Juan A. Esteban

Artista contemporáneo e investigador independiente.

Ilustración del monograma rúnico de Juan Esteban renderizado en estilo arquitectónico tridimensional dentro de un marco, sobre fondo claro.

Entrenar un modelo con tu propia obra: derechos, datos y documentación

Entrenar o ajustar un modelo con obra propia parece sencillo, pero «tuya» puede referirse al ejemplar, la autoría o los derechos. El proceso incorpora además modelo base, código, pesos, metadatos y servicios con condiciones propias.

Un ajuste fino no convierte automáticamente al artista en proveedor de un modelo de IA de uso general. Importan el modelo, el alcance del cambio y la forma en que se ofrece, factores que debes analizar con el texto del Reglamento y las directrices de la Comisión.

Cuatro operaciones distintas

  • Entrenar desde cero: ajustar una arquitectura con un conjunto amplio.
  • Ajustar un modelo: modificar pesos mediante fine-tuning, LoRA u otra técnica.
  • Usar un servicio: subir archivos para que un tercero personalice el modelo.
  • Generar sin adaptar: usar indicaciones o referencias sin producir nuevos pesos.

Identifica el proceso real. No llames entrenamiento a cualquier generación.

Derechos sobre el conjunto

Para cada archivo registra obra, autoría, titular, fotografía o digitalización, fuente, licencia, restricciones, datos personales e inclusión.

Ser autor de una pintura no implica ser titular de una fotografía tomada por otra persona. Comprar una obra no transmite derechos de explotación. Revisa encargos, colaboraciones y recursos licenciados. Consulta cómo autorizar la reproducción de una obra y cómo reservar tus derechos frente a la minería de datos.

Datos personales y confidencialidad

Rostros, voces, texto privado o localización pueden quedar en archivos, registros o pesos. Documenta finalidad, base jurídica, minimización, conservación, encargados, transferencias y pruebas de memorización. Una autorización para exhibir no autoriza necesariamente entrenar.

Si el modelo recibe datos del público, consulta la guía Si tu obra recoge datos del público.

Licencia del modelo base

Identifica versión, archivo, hash y licencia exactos. Separa código de entrenamiento e inferencia, arquitectura, pesos, base, adaptador, política de uso, alojamiento y condiciones de salida.

Las familias no comparten siempre licencia. Según su página de licencias, Stability AI ofrece una licencia comunitaria, gratuita para organizaciones con menos de un millón de dólares de ingresos anuales, y una licencia empresarial para las demás; la lista de modelos que cubre cada una figura en su sitio. Black Forest Labs publica niveles de licencia comercial según el modelo y enlaza términos no comerciales por separado. Las condiciones dependen del modelo y de la versión concretos: no extrapoles una versión a toda la marca ni llames abierto a un modelo solo porque sus pesos puedan descargarse.

Conserva una copia fechada de licencia y términos. Anota:

  • proveedor, modelo y versión;
  • archivo y hash;
  • fecha de descarga;
  • licencia y política de uso;
  • licencia del código;
  • límites comerciales y de redistribución;
  • condiciones aplicables a las salidas.

Manifiesto del conjunto

No guardes solo una carpeta. Mantén identificador, ruta, derechos, transformaciones y partición. Separa entrenamiento, validación, prueba, exclusiones, duplicados, originales, recortes, etiquetas y datos sintéticos.

Conserva el original y la receta de transformación. Describe el criterio de selección: «toda mi obra» puede ocultar sesgos por periodo, conservación o disponibilidad de imágenes.

Documentar el ajuste

Registra objetivo, modelo base, código y commit, método, hardware, pasos, épocas, lote, resolución, tasa de aprendizaje, optimizador, semillas, precisión, cómputo, puntos de control, métricas, errores y decisiones.

No todo debe publicarse; sí conservarse para repetir y auditar.

Pesos, adaptadores y versiones

Distingue pesos base, pesos ajustados, LoRA, checkpoints, configuración, merge y modelo desplegado. Añade versión, tamaño y suma de verificación. Un adaptador no sustituye el modelo base ni concede derecho a redistribuirlo.

Evaluar antes de usar

Prueba semejanza excesiva, memorización, marcas, firmas, datos, sesgos, estabilidad y capacidad fuera del objetivo. Conserva resultados correctos y fallidos.

Reglamento de IA

El artículo 53 del Reglamento de IA obliga a los proveedores de modelos de IA de uso general (GPAI, por sus siglas en inglés) a mantener documentación técnica, facilitar información a quienes integran el modelo, adoptar una política de cumplimiento del derecho de autor y publicar un resumen suficientemente detallado del contenido usado para el entrenamiento. Las dos primeras obligaciones no se aplican a determinados modelos publicados con licencia libre y de código abierto, salvo los de riesgo sistémico.

Según la Comisión Europea, las obligaciones de los proveedores de modelos GPAI se aplican desde el 2 de agosto de 2025 y sus facultades de ejecución, desde el 2 de agosto de 2026. El Reglamento de IA fue modificado por el Reglamento (UE) 2026/1744, el llamado Omnibus digital sobre IA, fechado el 8 de julio de 2026 y en vigor desde el 27 de julio de 2026 según EUR-Lex. El explorador oficial del Reglamento ofrece el texto consolidado a esa fecha y no marca cambios en el artículo 53.

Las directrices de la Comisión no son vinculantes: reflejan su interpretación y orientarán la aplicación. Indican que solo deben cumplir quienes realizan modificaciones significativas, no quienes introducen cambios menores. No se han leído aquí sus criterios detallados para distinguirlas.

Para analizar tu caso, pregúntate:

  • ¿Es un modelo capaz de una amplia variedad de tareas?
  • ¿La modificación cambia significativamente sus capacidades o su generalidad?
  • ¿Se ofrece en la Unión bajo tu nombre?
  • ¿Se usa solo internamente para crear obra?
  • ¿Se distribuyen pesos o acceso por API?
  • ¿Qué cómputo acumulado se utilizó?

No des por supuesto que un ajuste pequeño te exime. Si distribuyes un modelo amplio, pide análisis específico.

Documentación responsable y obligación legal

Aunque no seas proveedor de un modelo GPAI, conserva propósito, derechos, modelo, método, conjunto, código, parámetros, cómputo, pesos, evaluación, usos descartados, responsable y fecha. No presentes esta buena práctica como obligación universal.

Autoría humana de las salidas

En España, el artículo 5.1 de la Ley de Propiedad Intelectual considera autor a la persona natural que crea la obra, y el artículo 10.1 protege las creaciones originales. No se ha localizado una regla española o de la Unión específica sobre la protección de las salidas de un modelo ajustado con obra propia, ni un criterio que proteja automáticamente todo resultado generado por IA.

La Oficina de Derechos de Autor de Estados Unidos concluyó en enero de 2025 que el uso de IA como herramienta de apoyo a la creatividad humana no reduce la protección de la obra, pero que, con la tecnología examinada, los prompts por sí solos no dan control suficiente sobre la expresión. Según el informe, puede protegerse la selección, coordinación o disposición creativa del material y las modificaciones creativas que haga una persona, cada caso por separado.

Es derecho comparado, no una regla española. Conserva obras de partida, selección del conjunto, decisiones de ajuste, iteraciones, descartes, edición posterior y combinación humana. La documentación no crea autoría, pero ayuda a analizarla.

Publicar, vender o concursar

Revisa bases y términos. Pueden exigir declarar IA, prohibir modelos o pedir trazabilidad. No digas «entrenado solo con mi obra» si existe un modelo base entrenado con otros materiales. Formula: «modelo base X ajustado con un conjunto identificado de obras propias».

Entrega y conservación

Decide si forman parte de la obra el manifiesto, base, adaptador, pesos, código, configuración, documentación, salidas, licencia y entorno. No distribuyas datos o pesos sin comprobar derechos. Para el paquete técnico, consulta Cómo preparar código creativo para que vuelva a ejecutarse y Licencias de código y obra artística: qué cubre cada una.

Lista de comprobación

  • Se distingue entrenamiento, ajuste, servicio e inferencia.
  • Autoría, titularidad y fotografía están revisadas.
  • Datos personales y confidenciales están controlados.
  • Modelo, versión, hash y licencia constan.
  • Código, pesos, política y salidas están separados.
  • El conjunto tiene manifiesto y particiones.
  • Parámetros, hardware, semillas y controles están registrados.
  • Se evaluaron memorización, firmas, sesgos y fallos.
  • Se analizó si se distribuye o pone en el mercado un modelo GPAI.
  • Las directrices no se presentan como ley vinculante.
  • Se conservan decisiones humanas.

Para seguir

Fuentes

Estado: Verificada. Revisión: 11 de octubre de 2026. Información general, no asesoramiento jurídico ni de protección de datos. Si encuentras un error, escríbeme.

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