Para un sistema de entrenamiento, un artículo de prensa es un archivo de unos miles de tokens. Para quien lo firma, son horas de llamadas, fuentes contrastadas, desplazamientos, una edición y, muchas veces, la presión de una hora de cierre. Esa distancia entre lo que es el texto para el modelo y lo que cuesta producirlo es el fondo de la demanda que The New York Times y otros once medios mantienen contra OpenAI y Microsoft, y cuyos documentos internos se han hecho públicos esta semana. Conviene recordar que son extractos de escritos de la parte demandante: alegaciones y pruebas aportadas, no una sentencia.
Lo que dicen los documentos
En un memorando de enero de 2023, Brent Hecht, director de Ciencia Aplicada de Microsoft, calificó el entrenamiento con contenidos ajenos de robo asombroso de proporciones sin precedentes. Merece la pena fijarse en el sustantivo: no habló de datos, sino de trabajo. Ya en 2020, Jack Clark, entonces director de políticas de OpenAI y hoy cofundador de Anthropic, advirtió a la dirección de que estaban construyendo sistemas que podrían sustituir el trabajo de quienes definen la cultura de la sociedad. Nick Turley, responsable de producto de ChatGPT, escribió en 2023 que la IA era una amenaza existencial para el periodismo, y en 2024 que los productos de IA son en gran medida sustitutivos.
Los demandantes sitúan además un intercambio en OpenAI: cuando un investigador comentó a Greg Brockman que había un truco para saltarse el muro de pago del Times, este respondió con un «qué bien». Según los escritos, tampoco había una política para evitar descargar contenido protegido, y los conjuntos WebText y WebText2 estaban sesgados hacia noticias. También alegan que se intentaron eliminar avisos de copyright antes del entrenamiento. Satya Nadella, por su parte, declaró que cualquier contenido tras un muro de pago debería licenciarse, y que, de haber sabido lo ocurrido, Microsoft habría pedido reentrenar los modelos.
El texto como trabajo
Un muro de pago es una forma de cobrar por ese trabajo. Sortearlo equivale a leerlo sin pagar, y hacerlo a escala industrial es lo que los medios consideran una apropiación. Las empresas lo ven de otro modo: sostienen que la ley permite rastrear obras públicas para entrenar modelos, que los hechos noticiosos no están protegidos por copyright y que el entrenamiento transforma los artículos en algo nuevo en lugar de reemplazarlos. Es el debate del fair use, y lo que el tribunal debe decidir es esa cuestión jurídica, no la dureza de los mensajes internos.
Hay un matiz que suele omitirse. Los demandantes son las empresas editoras, porque suelen ser las titulares de los derechos. Lo que perciban los periodistas dependerá de sus contratos, y la ley protege la expresión, no los datos que un reportero descubre. Que el trabajo sea suyo en un sentido moral no significa que lo sea en el legal.
Las personas detrás de las cifras
Los datos de Microsoft recogidos en el caso indican que quien accedía a contenido del Times a través de Copilot tenía entre un 87 % y un 91 % menos de probabilidades de pinchar un enlace que con un buscador tradicional. Un clic es el mecanismo por el que un texto se convierte en publicidad, suscripciones y, al final, sueldos.
El contexto general apunta en la misma dirección, con cautelas. Según datos de Chartbeat incluidos en el informe 2026 del Instituto Reuters, el tráfico de búsqueda orgánica de Google cayó un 33 % en más de 2.500 sitios entre noviembre de 2024 y noviembre de 2025, un 38 % en Estados Unidos, aunque el propio informe reconoce que no está claro cuánto se debe a los resúmenes de IA. Los editores encuestados prevén que el tráfico de buscadores caerá más de un 40 % en tres años, y solo un 38 % se muestra optimista sobre el futuro del periodismo.
Los efectos ya se traducen en empleo. Esta misma semana, según informó la prensa económica, la editora británica Reach anunció el recorte de 220 puestos editoriales y el cierre de tres sitios locales tras la caída del tráfico de Google, con unos 60 cargos nuevos en suscripciones y vídeo. Es un caso, no una estadística global, y atribuirlo solo a la IA sería simplificar: el sector arrastra años de caída de tráfico desde redes sociales y presión publicitaria.
Hay una paradoja que señalan los propios editores. Su plan es apostar por investigaciones originales, reportajes sobre el terreno y historias humanas, justo lo más difícil de replicar. Pero ese periodismo es el más caro de producir, y es el que sostenía el flujo de ingresos que ahora se reduce. Hecht lo describió a su manera: si desaparece el contenido original, los modelos futuros tendrán menos con qué aprender.
Dónde está el caso
El Times demandó el 27 de diciembre de 2023 tras romperse las negociaciones de licencia. En marzo de 2025, el juez Stein dejó vivas la mayor parte de las reclamaciones. A principios de septiembre las partes presentaron sus argumentos de juicio sumario y se espera una decisión en los próximos meses sobre si el caso, o parte de él, irá a juicio el año que viene. Otras resoluciones apuntan en direcciones distintas: el caso Bartz contra Anthropic distinguió entre entrenar con material obtenido legalmente, considerado fair use, y almacenar copias pirata, y terminó con un acuerdo de 1.500 millones de dólares, mientras que en Thomson Reuters contra Ross se rechazó el fair use y la apelación sigue pendiente. Existen además acuerdos de licencia con editores, lo que demuestra que ese mercado ya funciona.
Lectura técnica y humana
Para quienes trabajamos con webs, el protocolo robots.txt es una petición educada, no una barrera. Y la licencia, la atribución con enlace y los mecanismos de exclusión verificables serán probablemente el terreno donde se resuelva esto, por sentencia, por acuerdo o por regulación.
Pero antes que eso hay una pregunta más simple. Si las máquinas van a resumir el trabajo de los periodistas, alguien tendrá que seguir haciéndolo, y hoy nadie ha demostrado que el modelo de negocio que lo financiaba tenga sustituto. Los documentos no responden a eso. Solo dejan claro que, dentro de las propias empresas, algunos lo vieron venir.
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