Claves del artículo
- El abogado general Maciej Szpunar considera que un chatbot de IA puede vulnerar derechos de editores de prensa al recuperar y reutilizar noticias en determinadas circunstancias.
- El dictamen distingue entre los hechos, que no están protegidos por ese derecho, y la forma concreta en que una publicación los expresa.
- La opinión analiza tanto el acceso a los artículos como el grado en que una respuesta reproduce su expresión y sustituye la consulta de la fuente original.
- El caso enfrenta a la empresa húngara Like Company con Google y llegó al Tribunal de Justicia de la Unión Europea a través de un tribunal nacional.
- Todavía no existe una sentencia: la opinión del abogado general no es vinculante para los jueces.
- El dictamen también aborda el entrenamiento de modelos, pero recomienda declarar inadmisibles las preguntas sobre ese punto en este caso.
El uso de noticias por parte de Gemini quedó bajo la lupa de la justicia europea. El 3 de noviembre de 2026, el abogado general del Tribunal de Justicia de la Unión Europea, Maciej Szpunar, sostuvo que un chatbot puede vulnerar los derechos de los editores de prensa cuando recupera publicaciones y las reutiliza para responder a sus usuarios, según las circunstancias.
La opinión, difundida por el Tribunal de Justicia de la Unión Europea, es un paso relevante en el debate sobre inteligencia artificial y contenidos periodísticos. Sin embargo, no constituye una sentencia ni determina por sí misma que Google haya infringido la ley.
Una disputa por el uso de artículos en las respuestas
El caso comenzó en Hungría, donde Like Company, operadora de varios portales web, inició una demanda contra Google. La empresa sostiene que sus artículos fueron utilizados para entrenar modelos de Gemini y que el chatbot los reprodujo y puso a disposición del público.
Ante la disputa, el tribunal húngaro suspendió el procedimiento y trasladó cuatro preguntas al Tribunal de Justicia de la UE sobre la interpretación de la legislación europea. Dos se refieren al entrenamiento de modelos de lenguaje y otras dos, a las respuestas que el chatbot entrega a sus usuarios.
La tecnología relevante para estas últimas preguntas es la generación aumentada por recuperación, conocida como RAG. El tribunal explica que este mecanismo permite al sistema recuperar información de la web en tiempo real para mejorar sus respuestas. En una consulta sobre noticias, ese proceso puede involucrar artículos de prensa disponibles en línea.
La diferencia entre contar un hecho y reproducir una publicación
El dictamen no plantea que un medio tenga exclusividad sobre un acontecimiento. Según Szpunar, el derecho de los editores de prensa protege la forma específica de expresión de una publicación, no los hechos que esta informa.
En palabras del abogado general, el uso puede afectar ese derecho cuando el chatbot “recupera una publicación” y “la reutiliza para generar una respuesta”, bajo determinadas circunstancias. La distinción obliga a examinar qué ocurre con el contenido concreto, en lugar de asumir que toda respuesta sobre una noticia constituye una infracción.
El comunicado judicial identifica dos factores para analizar el derecho de reproducción. El primero es cómo accedió el chatbot al artículo: por ejemplo, si eludió medidas técnicas efectivas destinadas a restringir el acceso o la extracción automatizada.
El segundo es qué recibe el usuario. No es lo mismo una respuesta que comunica los hechos de una noticia que otra en la que se reconoce la expresión de la publicación original hasta el punto de que el lector ya no necesita acceder a ella.
Sobre el derecho de puesta a disposición del público, Szpunar considera que, por regla general, puede existir una infracción cuando esa forma de expresión es reconocible de manera sistemática en las respuestas a consultas relacionadas.
Qué dice sobre el entrenamiento de la IA
El entrenamiento y la recuperación de información para responder son procesos diferentes. El primero utiliza grandes cantidades de datos para desarrollar las capacidades del modelo; el segundo incorpora información recuperada al momento de generar una respuesta.
En el caso de Like Company, Szpunar recomendó declarar inadmisibles las preguntas sobre entrenamiento. Según el comunicado del tribunal, no hay pruebas de que los artículos de la empresa se hayan usado para entrenar los modelos de Gemini y, por ello, considera hipotéticas esas preguntas en este litigio.
El abogado general también expresó, a título complementario, que el uso de obras protegidas para entrenar modelos suele estar permitido en virtud de la excepción europea de minería de textos y datos. Es una interpretación propuesta, no una resolución definitiva del tribunal sobre el entrenamiento de IA.
Lo que falta resolver y lo que está en juego
Los jueces del Tribunal de Justicia deben deliberar y dictar sentencia en una fecha posterior. Su respuesta interpretará el derecho europeo; después, corresponderá al tribunal húngaro resolver la disputa nacional conforme a ese criterio.
Para los medios y las marcas que publican contenido propio, el caso abre una pregunta práctica: cuándo una respuesta generada por IA utiliza una publicación de una forma que requiere autorización. El desenlace también puede influir en futuras negociaciones entre editores y plataformas, aunque el dictamen todavía no establece pagos, licencias ni cambios obligatorios en Gemini.
La discusión conecta con un desafío que Titular ya abordó al analizar qué medir en los motores de respuesta con IA: una marca puede ganar visibilidad dentro de una respuesta sin que esa presencia se traduzca necesariamente en una visita a su sitio.
Para los propietarios de contenido, esa diferencia vuelve más relevante observar cómo aparecen citados, qué información se reproduce y cuánto tráfico llega a la fuente original. La futura sentencia podría definir parte del marco jurídico de esa relación; la medición seguirá siendo necesaria para entender su impacto comercial.