Qué decidió el Tercer Circuito
El martes 29 de septiembre de 2026 el Tribunal de Apelaciones del Tercer Circuito de EE. UU. confirmó una sentencia a favor de Thomson Reuters contra ROSS Intelligence. La opinión, redactada por la jueza Tamika Montgomery-Reeves para un panel con los jueces Luis Restrepo y Emil Bove, sostiene que las notas de Westlaw tienen originalidad suficiente para la protección de derechos de autor y que el uso de ROSS no fue legítimo. Confirma la sentencia parcial del juez Stephanos Bibas del 11 de febrero de 2025 y ordena a ROSS pagar las costas de apelación de Thomson Reuters.
ROSS creó un buscador jurídico que responde preguntas en lenguaje natural con pasajes de resoluciones judiciales. Para entrenarlo, un contratista redactó unos 25.000 memorandos, usando notas de Westlaw para formular las preguntas, y ROSS lanzó anuncios que comparaban su producto con Westlaw a precios parecidos. Algunos despachos cambiaron. La sentencia parcial abarca 2.243 notas.
Fue una apelación interlocutoria, vista el 11 de junio de 2026. Music Business Worldwide informa de que la opinión ocupa 32 páginas y está marcada como precedente, por lo que vinculará a los tribunales de distrito del circuito, y describe a ROSS como una startup ya desaparecida.
Cómo salieron los cuatro factores
El tribunal sopesó los cuatro factores legales del fair use, y tres fueron contrarios a ROSS.
| Factor | Resultado | Razón principal |
|---|---|---|
| 1. Finalidad y carácter | Contra el fair use | Comercial y, como mucho, mínimamente transformador |
| 2. Naturaleza de la obra | Ligeramente a favor | Las notas están publicadas y son más fácticas que creativas |
| 3. Cantidad usada | Contra el fair use | Notas copiadas enteras y más de lo necesario |
| 4. Efecto en el mercado | Contra el fair use | Producto sustitutivo y un mercado emergente de licencias para entrenar IA |
En el primer factor el tribunal halló que ROSS y Westlaw usan las notas con el mismo fin último, ayudar a los usuarios a encontrar material jurídico pertinente, y que entrenar una IA fue un paso intermedio. Distinguió el caso de Google Books y los casos de interfaces de software porque ROSS podía haber copiado las resoluciones judiciales de libre acceso. Eligió las notas porque eran una forma fácil de construir sus memorandos, y el tribunal dijo que la facilidad no es una justificación.
En el tercer factor el tribunal rechazó el argumento de ROSS de que solo usó el 0,08 por ciento de 28 millones de notas. En el cuarto halló que el mercado de licencias de notas como texto de entrenamiento de IA se desarrolla con rapidez y que ROSS usurpó la oportunidad de Thomson Reuters de entrar en él. En una nota al pie señaló además indicios de mala fe, entre ellos intentos de acceder a Westlaw con cuentas prestadas o disimuladas.
Por qué es más estrecho que los titulares
Varios medios resumieron el fallo como un rechazo del fair use para el entrenamiento de IA. La opinión es más concreta. Dice que, pese al enfoque de ROSS, es un caso ordinario de derechos de autor sobre si los materiales son originales y si este uso fue legítimo.
Una nota al pie hace el trabajo de limitar. La IA de ROSS no era generativa y solo devolvía pasajes existentes, así que no creaba expresión nueva. El tribunal dijo que no se aplican las preocupaciones del litigio pendiente contra OpenAI, donde la declaración de interés del Departamento de Justicia del 1 de septiembre se apoyó en la decisión Bartz contra Anthropic, según la cual entrenar un modelo de lenguaje puede ser transformador. Aquí, escribió, ROSS entrenó su IA para crear un sustituto comercial de Westlaw.
Las asociaciones musicales RIAA y NMPA presentaron un escrito en el que sostienen que entrenar un modelo para competir con las obras de entrenamiento nunca puede ser fair use. Es su lectura, y la opinión no la adopta con esas palabras. Lo que sí sostiene es que copiar texto protegido para crear un producto competidor con el mismo fin, existiendo alternativas libres, no fue legítimo.
Qué deben hacer las empresas que entrenan o compran modelos
Si entrenas modelos, audita los datos por capas editoriales de terceros, como resúmenes, etiquetas, anotaciones y categorías curadas, sobre todo cuando la fuente subyacente es libre. El tribunal vio las notas como un atajo que ROSS eligió por comodidad, y esa elección pesó en su contra en dos factores.
Si compras modelos o productos hechos con ellos, pide a los proveedores garantías e indemnidades sobre los datos de entrenamiento, y pregunta si el producto compite con algún titular de contenidos cuyo material se usó. Según el razonamiento de mercado del tribunal, un mercado de licencias visible para un tipo de contenido pesa contra copiarlo, así que presupuesta licencias en lugar de dar por hecha una defensa.
Es un fallo de apelación de EE. UU. bajo la ley estadounidense de fair use, por lo que no vincula a tribunales de la UE ni del Reino Unido, donde las excepciones son distintas. Lo que viaja es la forma de la prueba: la finalidad del uso, si el resultado sustituye al original y si existe un mercado de licencias. Los informes que revisamos no dicen si ROSS pedirá otra revisión.
Servola Journal
Hacemos esto por todos los que intentan mantenerse al día con lo que la tecnología le está haciendo a nuestras vidas. Las personas que la construyen, y las personas a las que les ocurre. Servola Journal existe para que lo que aprendemos pertenezca a todos ellos.
Nadie nos paga por esto. Sin anuncios, sin muro de pago, gratis para todos. Simplemente creemos que entender lo que nos está pasando a todos no debería depender de quién pueda permitirse pagar por ello.
Si esto te dio algo hoy, dinos que sigamos adelante. Síguenos, deja un me gusta, o escribe un comentario positivo. Leemos cada uno, y son lo que nos mantiene en marcha.
Leer a continuación: Demandan a la IA por entrenar con noticias. El dato lo dio Microsoft. | Cumplir la ley de IA no salvó a Suno de GEMA
