Madrid, 3 de septiembre de 2026

El pasado 31 de julio se hizo pública la esperada sentencia del Tribunal Regional de Múnich I en el procedimiento GEMA vs. SUNO, relativo a la infracción de los derechos de los compositores representados por aquella. Conviene aclarar que GEMA es la entidad de gestión de autores/compositores (el equivalente alemán de la SGAE), y SUNO, la empresa estadounidense cuyo sistema de IAGen convierte una simple frase escrita en una canción completa.

Esta resolución no puede entenderse de manera aislada y se enmarca en una estrategia iniciada por GEMA, que ya demandó a OpenAI por el uso de letras de canciones en el entrenamiento de su sistema de IAGen y obtuvo en aquel caso una sentencia estimatoria que fue recurrida sin que aún haya sentencia firme. Por ello, y puesto que se trata del mismo Tribunal –la Sala 42ª de lo Civil–, es lógico que ambas resoluciones compartan los mismos razonamientos sobre la posible infracción de derechos en el entrenamiento de los sistemas de IAGen.    

Evidentemente, la sentencia contra OpenAI se aplica a la creación de letras, mientras que la sentencia contra SUNO se refiere a la generación de música. Ambas resoluciones se encuadran en una estrategia de GEMA para abrir una vía de negociación frente a las grandes tecnológicas que permita obtener una compensación justa por el entrenamiento de estos sistemas con obras pertenecientes al colectivo que gestiona.   

Se trata de una resolución de 143 páginas cuyo fondo son apenas seis canciones: Atemlos durch die Nacht, Daddy cool, Rasputin, Big in Japan, Forever young y el estribillo de Mambo No. 5. SUNO admitió haber usado esas obras para el entrenamiento de sus sistemas, para lo cual descargó el audio de los vídeos de YouTube mediante stream-ripping, sorteando las medidas técnicas de esta plataforma, que precisamente tratan de impedir la descarga del material subido a ella.   

Como ya hemos visto en otros procedimientos contra este tipo de tecnológicas, la defensa de SUNO se basó en alegar que su modelo no almacena copias literales de las canciones, sino patrones estadísticos obtenidos durante el entrenamiento. Este argumento tiene cierta verdad desde el punto de vista técnico, pero lo cierto es que un breve prompt da como resultado canciones que cualquiera puede identificar como las antedichas. Por tanto, no se trata de que en el modelo exista un audio almacenado, sino de que sea capaz de reconstruirlo de manera sustancial a partir de indicaciones mínimas. El tribunal, tal y como sucedió en el asunto OpenAI, denominó a este proceso “memorización”. Es decir, podemos entender que la obra está incorporada al modelo de la manera que sea, lo que, en términos del derecho de autor, implica que la forma técnica exacta de esa fijación importa menos que su consecuencia jurídica, pues estamos ante una reproducción no licenciada de la obra.   De este razonamiento se deriva la consecuencia más importante de la resolución. Hasta ahora, muchas empresas de IA generativa han defendido que podían utilizar obras protegidas para entrenar sus modelos al amparo de la excepción de minería de textos y datos, prevista en el artículo 4 de la Directiva 2019/790. Esa excepción permite realizar copias de obras cuando sean necesarias para analizarlas automáticamente y extraer información de ellas. Sin embargo, el Tribunal de Múnich entiende que esa autorización permite analizar las obras, pero no conservarlas dentro del modelo de una forma que permita reconstruirlas después. En otras palabras, la ley puede cubrir las copias técnicas necesarias para estudiar los datos, pero no una incorporación de la obra al modelo que termine funcionando como una reproducción sustancial. Esta idea enlaza con la sentencia anterior contra OpenAI, que distinguía entre dos fases: (i) la creación del corpus de entrenamiento, que podía quedar cubierta por la excepción, y (ii) el entrenamiento del modelo propiamente dicho, que quedaba fuera de ella.   Precisamente, este es uno de los puntos clave que se han planteado en la cuestión prejudicial entre Like Company y Google ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea, cuyas conclusiones del Abogado General se esperan este mismo mes. No perdamos de vista que las excepciones deben interpretarse de manera restrictiva y que se trata de una excepción concebida para permitir el análisis masivo de datos, que jamás se planteó como medio para la construcción de un producto que precisamente compite contra las obras que analiza.    

También es importante destacar que el tribunal no solo condena por el entrenamiento con obras protegidas, sino que considera que existen dos actos de comunicación pública: (i) al ofrecer el modelo entrenado, que permite recuperar obras memorizadas, y (ii) al difundir los outputs que reproducen elementos reconocibles de esas obras. En este sentido, razona que no es necesario que el usuario descargue el original, sino que es suficiente que exista la mera posibilidad de acceso desde la plataforma. Por tanto, poner en el mercado un modelo capaz de reconstruir obras protegidas supone un acto de reproducción y de comunicación pública.   

La sentencia también desestima la alegación de SUNO, que pretendía derivar la responsabilidad al usuario indicando que la demandante había forzado el resultado mediante instrucciones complejas y repetidas. Sin embargo, en el pleito se demostró que las instrucciones eran bastante simples y abiertas, por lo que el resultado no era tanto consecuencia del prompt como de laarquitectura del modelo y de las canciones que memorizó. Por tanto, al igual que pasó con el asunto OpenAI, SUNO es responsable de las posibles infracciones en materia de propiedad intelectual, con lo que se cierra la vía de escape que procuraban estas plataformas al presentarse como herramientas neutras que solo se limitan a obedecer.   

Como elemento novedoso (no fue objeto de estudio en el pleito de OpenAI), el Tribunal realiza un análisis de su competencia para resolver el asunto, aunque los actos de entrenamiento del sistema de IAGen se hayan producido en Estados Unidos. Para ello se apoya en una norma especial de la ley alemana de entidades de gestión, el parágrafo 131, que permite a una entidad como GEMA litigar en Alemania por infracciones cometidas fuera de sus fronteras cuando existe conexión con actos en territorio alemán. Es por ello que el Tribunal examina si el uso de las obras en EEUU podía ampararse en el fair use del parágrafo 107 de la ley estadounidense de copyright y, basándose en dos precedentes muy citados por la industria tecnológica, Bartz contra Anthropic y Kadrey contra Meta, concluye que no. Ahora bien, el tribunal distingue el caso de SUNO de estos asuntos, razonando que las canciones generadas por SUNO se asemejan de forma sustancial a las obras originales, que pueden obtenerse mediante instrucciones simples y que el servicio compite con las obras que utilizó para entrenarse.   

Por tanto –y he aquí quizá uno de los puntos más importantes–, el Tribunal prohíbe a SUNO reproducir esas obras en Estados Unidos con fines de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, dejando abierta la posibilidad de imponer sanciones de hasta 250.000 euros por cada incumplimiento.   Por último, debemos hacer mención a la alegación que realiza SUNO en relación con el cumplimiento de las obligaciones de transparencia del artículo 53 del Reglamento europeo de inteligencia artificial, a la que el Tribunal responde indicando que la transparencia es una obligación cuyo cumplimiento no otorga una carta blanca para la infracción de derechos.   

Para cerrar el círculo de la estrategia de GEMA en relación con la música generada por IAGen, no podemos obviar que, una semana antes de que se conociera la sentencia, GEMA presentó GEMA PLAY, un conjunto de datos musicales licenciado que cuenta con unos 178.000 archivos y más de 70 géneros, y que se ofrece a los desarrolladores de IA musical para que configuren su propia cartera de derechos. Vemos cómo la estrategia de GEMA no pasa por expulsar a la IA generativa del mercado, sino por ponerle un precio y conseguir que quien utilice el repertorio pague por ello.   Ahora toca ser cautelosos, pues la sentencia no es firme y resulta más que probable que sea recurrida ante el Tribunal Superior de Múnich. En cualquier caso, supone un punto de inflexión en el que el derecho de reproducción, la comunicación pública y la interpretación estricta de los límites dan cierta cobertura a los creadores. Una vez más, vemos cómo la protección de los creadores no es un freno a la innovación, sino una forma de evitar que los beneficios de la IAGen sean acaparados por unos pocos que cuentan con la potencia de cómputo, pero carecen de talento y de capacidad creativa.

Marco Antonio Mariscal Moraza 

Abogado y Doctor en Derecho. Profesor de Derecho Civil en la UAH. 

Director de Transformación Tecnológica en AISGE