Nvidia en el punto de mira: la batalla legal sobre el entrenamiento de IA musical y los derechos de autor
La intersección entre la inteligencia artificial y los derechos creativos ha alcanzado un nuevo punto crítico. Jamendo, una plataforma de licencias musicales propiedad de Winamp Group, ha presentado oficialmente una demanda contra el gigante tecnológico Nvidia, alegando el uso no autorizado de su catálogo musical para entrenar modelos de IA de alto perfil.
A continuación, se detallan los aspectos clave de un caso que podría redefinir cómo se utilizan los datos de "código abierto" en la era de la IA generativa.
La acusación principal: uso comercial no autorizado
El núcleo de la demanda, presentada el 22 de junio de 2026 ante el Tribunal de Distrito de los EE. UU. para el Distrito Norte de California, gira en torno al entrenamiento de los modelos Fugatto y Audio Flamingo de Nvidia. Jamendo sostiene que Nvidia utilizó el conjunto de datos MTG-Jamendo, una colección seleccionada de más de 55.000 pistas de audio completas.
Aunque este conjunto de datos se publicó para fines de investigación académica y uso no comercial, Jamendo argumenta que Nvidia —actualmente la empresa más valiosa del mundo— ignoró dichas restricciones para desarrollar productos comerciales de IA. Nvidia ha calificado sus datos de entrenamiento como de "código abierto", pero el director ejecutivo de Jamendo, Alexandre Saboundjian, insiste en que "código abierto" no significa libre para cualquier propósito, especialmente para entidades comerciales que crean modelos lucrativos.
Una estrategia legal singular: derechos de autor sobre compilaciones
Curiosamente, este caso no se limita a las canciones individuales. Jamendo se basa en los derechos de autor aplicables a las "compilaciones". Según la legislación estadounidense, si bien los datos brutos no pueden protegerse por derechos de autor, la selección, coordinación y disposición originales de dichos datos sí pueden estar protegidas si demuestran un "mínimo grado de creatividad".
Jamendo afirma que su conjunto de datos cumple este requisito gracias a su exhaustivo sistema de selección y etiquetado, que incluye 195 etiquetas diferentes para género, instrumento y estado de ánimo. Al copiar la estructura del conjunto de datos, Jamendo alega que Nvidia infringió una obra protegida y registrada en la Oficina del Derecho de Autor de los EE. UU. (US Copyright Office).
Las implicaciones financieras
Las repercusiones económicas para Nvidia son significativas. Jamendo reclama:
Una indemnización por daños y perjuicios reales, así como los beneficios obtenidos por Nvidia, estimados en no menos de 17,8 millones de euros (aproximadamente 20,3 millones de dólares). Alternativamente, existen las indemnizaciones legales preestablecidas (*statutory damages*), que pueden alcanzar los 150.000 dólares por obra infringida si el tribunal determina que la infracción fue intencionada.
Dado que el conjunto de datos contiene más de 55.000 pistas, las posibles indemnizaciones legales podrían ser astronómicas si se confirma la calificación de infracción "intencionada".
Un frente legal global
La batalla no se limita a Estados Unidos. También avanza en Bélgica una reclamación comercial de aproximadamente 16 millones de euros. Recientemente, el Tribunal de Empresa de Gante confirmó su competencia para conocer del caso, desestimando las objeciones procesales de Nvidia. Las audiencias orales para esta vertiente europea del litigio están programadas actualmente para junio de 2027.
Por qué es importante
A medida que la IA sigue transformando la industria musical, esta demanda pone de relieve una tensión crítica: la necesidad de contar con volúmenes masivos de datos para entrenar herramientas polivalentes —auténticas "navajas suizas"— como Fugatto, frente a los derechos de los creadores a recibir una compensación y protección.
"Nuestro catálogo musical no está a disposición de entidades comerciales para que exploten su contenido en la creación de modelos de IA sin permiso ni compensación", declaró Saboundjian. Este caso sirve de advertencia para otros gigantes tecnológicos, señalando que el esfuerzo y el trabajo dedicados a seleccionar y organizar datos para la investigación no pueden ser aprovechados para obtener beneficios corporativos sin consecuencias.
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