Primer fallo de apelación sobre entrenamiento de IA: qué significa ROSS

El 29 de septiembre de 2026, el Tribunal de Apelaciones del Tercer Circuito de Estados Unidos se convirtió en el primer tribunal federal de apelaciones en decidir si copiar material protegido por derechos de autor para entrenar un sistema de IA es uso legítimo (fair use). La respuesta, en Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, fue no. Los titulares lo presentaron como un golpe al entrenamiento de IA. Así que la pregunta que se hacen ahora desarrolladores, editoriales y usuarios de IA es sencilla: ¿significa este fallo que entrenar IA con obras protegidas es ilegal?

La respuesta corta

No, al menos no como regla general. El tribunal resolvió un caso acotado: una herramienta de búsqueda jurídica no generativa, creada para sustituir a Westlaw y entrenada con material derivado de los propios resúmenes editoriales de Westlaw, cuando las sentencias originales eran de libre uso. Los jueces se esforzaron en aclarar que los modelos generativos pueden presentar un panorama distinto. Lo que sí hace el fallo es reforzar tres puntos de presión que todo desarrollador de IA debería tomarse en serio: si el producto compite con la fuente, si la copia era realmente necesaria y si existe un mercado de licencias de datos de entrenamiento.

Qué decidió realmente el tribunal

La opinión publicada (n.º 25-2153, con alegatos orales el 11 de junio de 2026 y presentada el 29 de septiembre de 2026) fue redactada por la jueza Tamika Montgomery-Reeves, en un panel que también integraron los jueces Restrepo y Bove. Confirmó la sentencia sumaria de febrero de 2025 del juez Stephanos Bibas sobre dos cuestiones certificadas: si los headnotes (resúmenes editoriales) de Westlaw son originales y si el uso que ROSS hizo de ellos fue fair use. La sentencia se registró primero con la opinión bajo reserva; esa reserva se informó el 29 de septiembre y el texto se hizo público el 30 de septiembre.

Los hechos que importaron

ROSS quería un buscador con IA que respondiera preguntas jurídicas en lenguaje sencillo con pasajes relevantes de sentencias. Para entrenarlo, contrató a LegalEase Solutions, que redactó unos 25.000 memorandos de entrenamiento. Según la opinión, los redactores "usaron miles de headnotes de Westlaw para crear las preguntas jurídicas de los memorandos". La infracción declarada abarca 2.243 headnotes. Lo decisivo: el tribunal subrayó que "la IA de ROSS no era una IA generativa, es decir, no crearía ninguna expresión nueva; solo devolvería pasajes de texto de sentencias preexistentes".

Los headnotes están protegidos

Sobre la primera cuestión, el tribunal sostuvo que "los 2.243 headnotes creados de forma independiente que se discuten en esta apelación tienen 'alguna chispa creativa'", porque los editores "tomaron decisiones creativas sobre qué puntos de derecho eran lo bastante importantes para incluirse en un headnote y cómo redactarlos". Rechazó el argumento de que idea y expresión se fusionan, al señalar que "hay muchas maneras de expresar puntos de derecho extraídos de sentencias judiciales".

Cómo quedaron los cuatro factores del fair use

• Propósito y carácter del uso: en contra de ROSS. "Dado que el uso de ROSS fue altamente comercial y mínimamente transformador, concluimos que el primer factor pesa en contra del fair use." El tribunal fue claro: "ROSS pretendía sustituir a Westlaw."
• Naturaleza de la obra: a favor de ROSS. Los headnotes son en gran medida fácticos, y el tribunal concluyó: "Por tanto, este factor favorece el fair use." Aun así, señaló que este factor rara vez decide el resultado.
• Cantidad utilizada: en contra de ROSS. El tribunal indicó que "ROSS tenía acceso a las sentencias subyacentes y podía copiarlas libremente", pero eligió los headnotes porque ofrecían una forma "fácil" de crear sus memorandos de entrenamiento.
• Efecto en el mercado: en contra de ROSS. El tribunal constató que "el mercado de licencias de headnotes como texto para entrenar IA se está desarrollando rápidamente" y concluyó: "Así, el cuarto factor pesa en contra del fair use."

La conclusión: "Evaluando estos factores en conjunto, y a la luz de los fines del derecho de autor, sostenemos que el uso de ROSS no fue legítimo."

Por qué no es un veredicto sobre ChatGPT, Claude o Gemini

La frase más importante para la industria de la IA en general es la que distingue a los modelos generativos. El tribunal señaló que el Departamento de Justicia de EE. UU. (DOJ) había presentado una declaración de interés en el litigio consolidado de derechos de autor contra OpenAI en Nueva York, apoyándose en Bartz v. Anthropic para sostener que entrenar un gran modelo de lenguaje es transformador. La respuesta del panel: "A diferencia de los modelos de IA en Bartz y In re: OpenAI, la plataforma de IA de ROSS no puede generar expresión original, y las pruebas aquí respaldan la conclusión opuesta sobre el carácter transformador."

Eso deja intacto el mapa actual de decisiones de primera instancia. En junio de 2025, el juez William Alsup resolvió en Bartz v. Anthropic que entrenar con libros adquiridos legalmente era fair use "sumamente transformador", pero negó esa protección a millones de copias piratas. El 1 de septiembre de 2026, el DOJ dijo al Distrito Sur de Nueva York que entrenar con material protegido, "en sí mismo", no infringe la ley de derechos de autor, aunque su escrito no abordó los conjuntos de datos piratas y trató los resultados generados por separado.

Los analistas trazan la misma línea. LawNext señaló que ROSS, hoy cerrada, copió el material antes de que la IA generativa se generalizara y construyó un producto de investigación competidor, no un sistema generativo. Copyright Lately lo calificó como el primer fallo federal de apelación sobre fair use en el entrenamiento de IA, con implicaciones para los casos pendientes de IA generativa.

Dónde el fallo sí afecta a la IA generativa

Ser acotado no equivale a ser irrelevante. Tres partes del razonamiento van mucho más allá de ROSS:

1. La sustitución pesa más que la técnica. El tribunal no aceptó "solo fue un paso intermedio de entrenamiento" como escudo. Lo que importó fue que el producto final competía en el mismo mercado que la fuente. Una herramienta generativa creada para ocupar el lugar del producto de una editorial concreta podría enfrentarse a la misma lógica.
2. Los mercados de licencias cuentan. La constatación de que un mercado de licencias de texto "para entrenar IA se está desarrollando rápidamente" importa en todos los sectores donde se firman acuerdos de licencia de datos para IA. Cuantos más acuerdos existan, más fácil será para los titulares alegar pérdida de ingresos por licencias en el cuarto factor.
3. Comodidad no es necesidad. Como las sentencias de dominio público estaban disponibles gratis, copiar la capa editorial de pago pareció un atajo, no un requisito. Quien entrene modelos con versiones premium y curadas de material que ya es libre debería esperar la misma pregunta.

Lo que sabemos vs. lo que inferimos

Sabido (por la opinión y las fuentes citadas):

• El Tercer Circuito confirmó que 2.243 headnotes de Westlaw están protegidos por derechos de autor y que el uso de ROSS no fue fair use.
• Tres de los cuatro factores fueron en contra de ROSS; el de la naturaleza de la obra la favoreció.
• La opinión distinguió expresamente los modelos generativos de Bartz y del litigio contra OpenAI.
• El DOJ ha sostenido en Nueva York que el entrenamiento de LLM es transformador, sin abordar los datos piratas.

Inferido (nuestro análisis, no lo resuelto):

• Es probable que los titulares de derechos citen el razonamiento sobre sustitución de mercado y mercados de licencias contra empresas de IA generativa, sobre todo cuando los resultados compiten directamente con la fuente.
• El fallo solo vincula a los tribunales del Tercer Circuito (Delaware, Nueva Jersey, Pensilvania e Islas Vírgenes de EE. UU.); otros circuitos pueden razonar de otra forma.
• El peso que se dé a los mercados de licencias probablemente crecerá a medida que se hagan públicos más acuerdos de datos para IA.

Qué seguir de cerca

• Nuevos recursos en el caso ROSS: si ROSS pide una nueva audiencia ante el pleno del Tercer Circuito o la revisión del Tribunal Supremo. Como fue una apelación interlocutoria, el resto del proceso vuelve al Distrito de Delaware.
• In re: OpenAI (Distrito Sur de Nueva York): cómo tratará el tribunal la declaración del DOJ del 1 de septiembre de 2026 y si considerará persuasiva la opinión de ROSS.
• Otros circuitos: el primer fallo de apelación sobre un modelo generativo será la verdadera prueba; hasta entonces, ROSS es el único precedente de apelación.
• Acuerdos de licencia: cada nuevo acuerdo de licencia de contenido para IA refuerza el argumento del cuarto factor que este tribunal aceptó.

Para quien desarrolla o contrata herramientas de IA, la lección práctica es clara: conozca el origen de sus datos de entrenamiento, si existe un mercado de licencias para ellos y si su producto sustituye a la fuente.

Información solo educativa.