Trump respalda a OpenAI en la demanda del New York Times

El gobierno de EE.UU. se alinea con OpenAI frente al New York Times

La administración de Donald Trump presentó esta semana un escrito de apoyo (statement of interest) en la demanda por derechos de autor que el New York Times mantiene contra OpenAI y Microsoft, según reportó The Verge el 2 de septiembre de 2026. Es la primera vez que el gobierno federal interviene formalmente en un litigio de IA entre un gran editor y una compañía de inteligencia artificial.

El escrito argumenta que entrenar modelos de lenguaje (LLMs) sobre material con copyright debe considerarse uso legítimo (fair use) y que una decisión en contra del entrenamiento "perjudicaría la prosperidad estadounidense" y "frustraría el progreso científico y creativo". Para los abogados del Estado, restringir el entrenamiento bajo una "lectura errónea" del fair use "daría una desventaja competitiva" a EE.UU. frente a China y otros rivales en la carrera global por la IA.

Qué pide exactamente el New York Times

La demanda original se presentó en diciembre de 2023 y busca recuperar "miles de millones de dólares" en daños contra OpenAI y Microsoft, alegando que ambos entrenaron sus modelos con artículos del periódico sin autorización y que sus productos compiten directamente con el periodismo. En julio de 2026, el Times presentó una moción de sanciones contra OpenAI por supuestamente ocultar evidencia sobre su capacidad de buscar en sus propios datos de entrenamiento (TechCrunch, 9 de julio de 2026).

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Según TechCrunch, durante una deposición el ingeniero de privacidad Vinnie Monaco habría revelado que OpenAI:

Realizó búsquedas internas en su corpus de entrenamiento para localizar periodismo protegido.
Acumuló unos 78 millones de conversaciones de ChatGPT desidentificadas para medir cuánto contenido del Times regurgitaba.
Implementó un filtro llamado "Bloom" dentro del proyecto "Giraffe" que detectaba y registraba reproducciones literales en las respuestas.

Los demandantes acusan a OpenAI de haber entregado al proceso judicial una muestra de 20 millones de registros con tantas censuras que el juez la calificó de "inutilizable", y de haber sustituido y eliminado millones de conversaciones después de la orden de preservación. OpenAI niega las acusaciones y afirma que el Times intenta acceder a conversaciones privadas de usuarios.

Por qué es importante que EE.UU. se haya pronunciado

La administración Trump ya había sostenido que el entrenamiento de IA es fair use en su National AI Legislative Framework. Pero dar el paso de presentar un escrito judicial cambia el peso del debate: ya no es política pública, es litigio real con el Estado como parte. The Verge recuerda que un funcionario federal describió estas intervenciones como "increíblemente" efectivas para avanzar la agenda regulatoria.

El movimiento tiene un subtexto personal: Trump mantiene una demanda por difamación contra el New York Times. Pero sus implicaciones son sistémicas para todo el ecosistema de IA:

Si el juez acepta el argumento del gobierno, se valida la práctica central que sostienen Google, Meta y Anthropic para entrenar sus modelos.
Si lo rechaza, sienta un precedente que arrastra al resto de las demandas abiertas contra laboratorios.

El precedente Anthropic y por qué este caso importa ahora

En junio de 2025, el juez William Alsup falló a favor de Anthropic: entrenar con libros comprados legalmente era fair use. Pero también dictó que la empresa cruzó la línea al mantener una biblioteca de más de 7 millones de libros pirateados en un repositorio central, aunque no los hubiera usado para entrenar a Claude (Yahoo Finance, 2025).

Esa decisión llevó al acuerdo de US$1.500 millones aprobado en julio de 2026, el mayor acuerdo de derechos de autor de la historia en EE.UU. según los autores (eWeek, 20 de julio de 2026):

Cubre unas 500.000 obras.
Asigna alrededor de US$3.000 por título antes de honorarios.
Fue aceptado por el 91% de los autores y editores elegibles.
No establece un estándar nacional: al cerrarse antes de la apelación, la sentencia original de fair use sigue siendo una decisión de tribunal de distrito, no jurisprudencia obligatoria.

El mensaje para los fundadores es claro: cómo se obtienen los datos pesa tanto como para qué se usan. Entrenar con material con copyright es defendible; almacenarlo sin licencia, no.

El camino paralelo de las licencias

Mientras el litigio avanza, decenas de medios ya cerraron acuerdos comerciales con laboratorios de IA. Entre los más relevantes:

Associated Press, Axel Springer y Vox Media firmaron con OpenAI.
En 2025, el propio New York Times firmó con Amazon para que su contenido editorial, incluidas recetas, aparezca en las herramientas generativas del gigante del comercio electrónico.

Estos acuerdos marcan una vía de tres carriles que conviven hoy: (1) demanda judicial, (2) licencia negociada y (3) declaración de uso legítimo con respaldo del Estado. La coexistencia de las tres convierte el caso NYT contra OpenAI en la pieza central del tablero.

Qué significa esto para tu startup

Construye desde el inicio un data lineage auditable. Documenta fuente, fecha de adquisición y licencia de cada dataset usado para entrenar o ajustar un modelo. Si un juez, un socio o un enterprise cliente te pregunta de dónde sale cada peso de data, necesitas responder en menos de 24 horas.
Licencia antes de litigar. Si dependes de contenido editorial, académico o de datasets abiertos para tu producto, prioriza acuerdos como los de AP, Axel Springer o el NYT–Amazon antes que asumir que el fair use te cubre. El precedente Anthropic deja claro que el almacenamiento de material pirateado, aunque no se entrene con él, sigue siendo demandable.
Prepara tu defensa de fair use con cuatro palancas concretas. Los casos muestran los argumentos que mejor sobreviven: (1) uso transformador del modelo, (2) efecto limitado en el mercado original, (3) naturaleza no expresiva del entrenamiento (no se "reproduce" el texto), (4) interés público en investigación y progreso científico. Construye tu narrativa técnica y legal sobre estos cuatro ejes.