Lo que el caso Thaler no ve, y lo que Europa empieza a mirar

En marzo de 2025, un tribunal de apelaciones de Estados Unidos —el D.C. Circuit— estableció que el copyright estadounidense exige autoría humana: una obra generada sin un autor humano no es registrable. En marzo de 2026, el Tribunal Supremo rechazó revisar el caso, dejando ese criterio en vigor sin pronunciarse sobre el fondo. El caso se conoce como Thaler v. Perlmutter, por el nombre de quien intentó registrar como obra una imagen generada autónomamente por un sistema que él mismo había construido.

La lectura inmediata es la cómoda: “la ley dice que la IA no puede ser autora”. Y es verdad, pero es la parte menos interesante del asunto. Lo que me interesa no es el veredicto, sino lo que el veredicto revela sobre cómo el derecho —y, detrás de él, buena parte de nuestra cultura— sigue pensando el arte. Porque el caso Thaler no resuelve una pregunta: la esquiva, aferrándose a una categoría que ya no describe lo que pasa.

1. Resolver por inercia

Conviene precisar qué hizo exactamente el sistema jurídico estadounidense, porque la precisión importa. El Supremo no dictaminó que la IA no crea arte. No se pronunció sobre el fondo. Rehusó revisar, y al rehusar dejó en pie la interpretación de un tribunal inferior. Es decir: la cuestión más importante sobre arte y autoría de nuestra época se ha resuelto, de momento, por defecto estructural —por inercia de una categoría heredada—, no por una decisión fundacional que la piense de nuevo.

Eso es más revelador que cualquier sentencia explícita. El derecho no está defendiendo activamente la autoría humana tras sopesar la alternativa. Se está aferrando a ella porque es la única categoría que sabe manejar. El copyright fue diseñado para un mundo donde toda obra tenía un origen identificable: un autor, un momento, una intención. Funciona asignando propiedad a ese origen. Y cuando aparece un proceso que produce forma sin un origen humano singular —donde el “autor” se reparte entre datasets de millones de obras ajenas, arquitecturas de modelo, parámetros de entrenamiento y un prompt—, el sistema no sabe qué hacer. Así que hace lo único que su diseño le permite: exige un origen humano, y si no lo encuentra, niega la protección.

La ley protege la figura del origen porque no sabe gestionar procesos sin origen. Eso no es una tesis sobre la IA. Es una tesis sobre los límites de una categoría que llevábamos siglos dando por universal.

2. La pregunta interesante no se hace en Estados Unidos

Aquí es donde conviene cruzar el Atlántico, porque el debate europeo está planteando algo distinto y, para mi argumento, más fértil.

Europa tampoco ha creado una regla nueva que conceda autoría a las máquinas —el propio Parlamento reconoce que la UE carece de reglas específicas sobre la copyrightabilidad de obra generada por IA, y la exigencia de creatividad humana sigue siendo fuerte—. Pero el núcleo del debate europeo no está en el output, en quién firma la obra. Está en el input: en cómo se gobierna el entrenamiento de los modelos.

El AI Act impone a los proveedores de modelos de propósito general obligaciones de transparencia, una política de cumplimiento del copyright, y —esto es lo decisivo— un resumen público del contenido de entrenamiento. La Comisión publicó el 10 de julio de 2025 la versión final del código de buenas prácticas para estos modelos, y el 24 de julio la plantilla oficial para resumir ese contenido. La base sigue siendo la directiva de 2019 sobre el mercado único digital, que introdujo las excepciones de minería de textos y datos con posibilidad de que los titulares reserven sus derechos. Y el 10 de marzo de 2026, el Parlamento Europeo aprobó la resolución “Copyright and generative artificial intelligence”, que declara insuficiente el marco actual y pide transparencia, remuneración justa y control de los titulares sobre el material usado para entrenar.

Fíjese en el desplazamiento. La pregunta estadounidense es: ¿quién es el autor de esto? La pregunta europea es: ¿qué se usó para producir esto, se puede saber, y quién debería cobrar por ello? Una mira el origen de la obra. La otra mira la infraestructura material del entrenamiento: qué entró, si es trazable, si hubo consentimiento, cómo se reparte el valor.

3. Del origen a la infraestructura

Esta diferencia es la que me importa, porque coincide con un desplazamiento que vengo defendiendo en mi trabajo.

La pregunta por el origen —quién creó la obra— es la pregunta antropocéntrica por excelencia: supone que el valor y el sentido de una obra emanan de un sujeto que está en su principio. Es la misma pregunta que late en el copyright, en la teoría romántica del arte y en buena parte del sentido común sobre la creación. Y es la pregunta que la IA vuelve inservible, no porque la responda mal, sino porque revela que nunca describió bien lo que estaba pasando. El arte siempre fue más relacional, más distribuido, más deudor de lo previo de lo que la figura del autor único dejaba ver. La IA no rompe la autoría: descubre que llevábamos siglos fingiendo que el origen era claro.

Lo que el caso europeo pone sobre la mesa es la pregunta que sí describe lo que ocurre: no de dónde viene la obra, sino sobre qué masa previa de obras, estilos y datos se ha construido, y bajo qué régimen se captura esa masa. Un modelo generativo se entrena sobre un excedente cultural acumulado —millones de imágenes, textos, formas producidas por incontables personas a lo largo del tiempo, que ya circulaban sin un dueño claro—. La batalla regulatoria europea es, en el fondo, una batalla por volver legible y gobernable esa extracción: trazar qué se usó, permitir reservar derechos, repartir valor.

No tomo partido aquí sobre la solución regulatoria concreta —es un debate jurídico y político en curso, con razones a varios lados—. Lo que señalo es el cambio de pregunta. Mientras Estados Unidos discute si hay un autor humano en el origen, Europa empieza a discutir cómo se gobierna una producción que ya no tiene origen único, sino una infraestructura de apropiación de lo común. Y esa segunda pregunta es la que de verdad corresponde a lo que la IA es: no una máquina que crea desde cero, sino un sistema que reorganiza un excedente que ya estaba ahí.

4. Lo que esto pide a la teoría del arte

Si el derecho tarda en soltar la categoría de origen, la teoría del arte no tiene por qué acompañarlo en esa demora.

La lección del contraste Thaler-Europa, para pensar el arte, es que la pregunta “¿quién lo creó?” ha dejado de ser la pregunta decisiva. No porque el autor desaparezca —sigue habiendo artistas, decisiones, responsabilidad—, sino porque el acontecimiento artístico nunca estuvo solo en el origen. Estuvo, y está, en lo que una obra reorganiza, y en la infraestructura que permite o impide que esa reorganización ocurra, circule y sea reconocida. Una teoría del arte a la altura de la IA no es la que decide si la máquina es autora. Es la que deja de buscar el sentido en el punto de partida y lo busca donde de verdad se produce: en el campo de relaciones —técnicas, culturales, económicas— donde algo, viniera de donde viniera, altera lo que era posible.

El caso Thaler cerrará en falso mientras la pregunta sea por el origen. Europa, sin pretenderlo, está señalando hacia otro sitio: hacia la infraestructura. Y ahí, no en la firma del autor, es donde conviene mirar.

Este cuaderno queda abierto, como siempre, a quien quiera discutirlo.

Fuentes

Thaler v. Perlmutter, No. 23-5233 (D.C. Circuit), sentencia de 18 de marzo de 2025 (requisito de autoría humana para el copyright). Y denegación de certiorari por el Tribunal Supremo de EE. UU. (No. 25-449), 2 de marzo de 2026, que deja vigente el criterio sin pronunciarse sobre el fondo.

Unión Europea. Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act): obligaciones de transparencia y resumen del contenido de entrenamiento para modelos de propósito general. Comisión Europea: versión final del código de buenas prácticas para GPAI (10 de julio de 2025) y plantilla de resumen del contenido de entrenamiento (24 de julio de 2025).

Directiva (UE) 2019/790 sobre derechos de autor en el mercado único digital: excepciones de minería de textos y datos y reserva de derechos. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj

Parlamento Europeo. Resolución de 10 de marzo de 2026, “Copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges” (2025/2058(INI), P10_TA(2026)0066): insuficiencia del marco actual, transparencia, remuneración y control de los titulares.

Esteban Ruiz, J. A. Quién entrena el mundo y El precio del modelo. Cuaderno público en juanesteban.art, 2026.

Esteban Ruiz, J. A. Art as Structural Surplus: Toward a Relational Ontology Beyond Human Authorship. PhilArchive y Zenodo, 2026.