- Hachette, Cengage y Elsevier acusan a Google de utilizar obras protegidas para desarrollar Gemini sin autorización.
- Las editoriales buscan diferenciar el entrenamiento de IA del precedente legal que permitió a Google digitalizar libros para ofrecer búsquedas.
- El resultado podría modificar las licencias de contenido, la medición del tráfico y la relación económica entre plataformas y publishers.
Google enfrenta una nueva demanda por derechos de autor, pero esta vez el conflicto no comienza solamente con un rastreador recopilando información disponible en internet.
Hachette Book Group, Cengage Learning, Elsevier, el escritor Scott Turow y la organización de autores S.C.R.I.B.E. presentaron una demanda colectiva propuesta ante el Tribunal del Distrito Sur de Nueva York. Los demandantes sostienen que Google utilizó libros y publicaciones obtenidos mediante Google Books, Google Play Books, Google Scholar, rastreos web y otras fuentes para entrenar los modelos de Gemini sin obtener autorización.
La acción judicial solicita indemnizaciones, información detallada sobre los materiales utilizados para desarrollar Gemini y la eliminación de aquellas copias que eventualmente sean consideradas infractoras. Por ahora, se trata de acusaciones que deberán probarse ante el tribunal, como informó El Economista.
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El problema no es únicamente que Gemini haya “leído” libros
La parte más delicada del caso está en el propósito para el cual Google recibió originalmente los contenidos.
Durante años, autores y editoriales permitieron que la compañía accediera a parte de sus catálogos para facilitar la búsqueda de libros, mostrar fragmentos, indexar publicaciones académicas o comercializar ejemplares. La demanda sostiene que ese acceso habría sido reutilizado para una finalidad distinta: entrenar un sistema capaz de producir respuestas, resúmenes y textos que potencialmente compiten con las obras originales.
En el expediente judicial, los demandantes aseguran que personal de Google habría advertido internamente sobre el riesgo de emplear contenido proporcionado por publishers para entrenar modelos sin negociar nuevas licencias. Estas afirmaciones forman parte de la demanda y todavía no han sido validadas por el tribunal.
La pregunta que surge rebasa a Google: ¿tener acceso técnico a un contenido significa tener autorización para reutilizarlo en cualquier producto futuro?
Para la industria MadTech, la respuesta es relevante porque gran parte de la infraestructura digital funciona mediante permisos otorgados para propósitos específicos: medición, segmentación, distribución, personalización o atribución. Si un permiso concedido para una actividad puede extenderse automáticamente hacia otra, conceptos como consentimiento y propósito limitado pierden valor.
Julieta Ruiz
La disputa relevante para AdTech: quién conserva el valor de la respuesta
Para los publishers, el problema no termina en el entrenamiento. También alcanza la manera en que la inteligencia artificial está modificando la distribución de audiencia.
Un análisis de Pew Research Center encontró que los usuarios hicieron clic en un resultado tradicional en 8% de las visitas donde apareció un resumen generado por IA, frente a 15% cuando ese resumen no estuvo presente. Los enlaces incluidos directamente en las respuestas de IA recibieron clics en apenas 1% de las visitas estudiadas.
Google sostiene que las visitas provenientes de AI Overviews pueden ser de mayor calidad. Sin embargo, el tráfico generado por estas funciones continúa agrupándose dentro de la categoría general “Web” de Search Console, lo que dificulta que los publishers midan por separado su verdadero impacto.
La asimetría es evidente: el contenido de un medio puede ayudar a construir la respuesta, pero el usuario puede resolver su consulta sin visitar la fuente. La plataforma conserva la sesión, los datos de intención y la oportunidad publicitaria; el publisher recibe una atribución cuya capacidad para generar tráfico es limitada y difícil de medir.
El antecedente Anthropic complica el escenario
El caso llega después de que un juez estadounidense aprobara el acuerdo de 1,500 millones de dólares alcanzado entre Anthropic y un grupo de autores. En una resolución anterior, el tribunal distinguió entre utilizar libros para entrenar modelos y adquirir o almacenar ejemplares obtenidos de bibliotecas piratas.
El acuerdo no determina el resultado del juicio contra Google, pero muestra que los tribunales pueden evaluar por separado el propósito del entrenamiento, la procedencia de los materiales y la manera en que fueron almacenados.
Google, además, no es solamente desarrollador de un modelo. Controla servicios de búsqueda, bibliotecas digitales, plataformas académicas, navegadores, herramientas de productividad y uno de los negocios publicitarios más importantes del mundo. La demanda sostiene que Gemini se beneficia de esa infraestructura y fortalece al resto del ecosistema de la compañía.
Por ello, la discusión no consiste únicamente en determinar si una IA puede aprender de un libro. También deberá establecer si una empresa puede utilizar materiales obtenidos para un producto con el objetivo de construir otro que compite por la misma atención y el mismo valor económico.
Julieta Ruiz
Lo que debe cambiar para publishers, agencias y marcas
El primer cambio debe ocurrir en los contratos. “Acceso al contenido” ya no puede funcionar como una autorización genérica. Las licencias tendrán que distinguir entre indexación, búsqueda, presentación de fragmentos, grounding, entrenamiento, fine-tuning, almacenamiento, generación y monetización publicitaria.
Las agencias y marcas que incorporen modelos generativos también deberán exigir información sobre el origen de los datos, los mecanismos para atender reclamaciones y las garantías de propiedad intelectual.
Para los publishers, el desafío será conservar visibilidad sin ceder automáticamente todos los usos posibles. Google ofrece el control Google-Extended para limitar determinados usos en entrenamiento, pero la aparición en AI Overviews y AI Mode depende de las reglas generales de búsqueda y de controles como nosnippet, max-snippet o noindex.
El juicio también definirá cuánto vale el contenido
Google ha defendido que entrenar modelos con información disponible en internet puede constituir un uso transformador, aunque también reconoce que deben respetarse los paywalls, los controles de los publishers y las licencias necesarias para materiales especializados o no públicos.
El resultado de la demanda todavía está lejos de conocerse. Sin embargo, el caso ya expone el cambio central de la economía digital.
Durante años, las plataformas prometieron distribuir contenido y enviar usuarios hacia sus creadores. La IA generativa propone un modelo diferente: utilizar ese contenido para construir la respuesta y mantener al usuario dentro de la plataforma.
La pregunta que Google deberá responder no es solamente si Gemini aprendió de los libros. Es si podía convertirlos en una nueva ventaja comercial sin volver a pedir permiso.
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