{"id":190113,"date":"2026-10-05T15:15:28","date_gmt":"2026-10-05T18:15:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/?p=190113"},"modified":"2026-10-05T15:15:28","modified_gmt":"2026-10-05T18:15:28","slug":"ia-scraping-y-derechos-de-autor-las-reglas-que-internet-empieza-a-discutir-de-nuevo-en-nerdearla-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/ia-scraping-y-derechos-de-autor-las-reglas-que-internet-empieza-a-discutir-de-nuevo-en-nerdearla-2026\/","title":{"rendered":"IA, scraping y derechos de autor: las reglas que Internet empieza a discutir de nuevo en Nerdearla 2026"},"content":{"rendered":"

La expansi\u00f3n de la inteligencia artificial generativa est\u00e1 obligando a revisar algunas de las reglas que durante d\u00e9cadas parec\u00edan impl\u00edcitas en Internet. Una de las principales tiene que ver con el uso de informaci\u00f3n disponible p\u00fablicamente: que un contenido pueda encontrarse online no significa necesariamente que pueda ser utilizado sin restricciones, especialmente cuando ese material termina alimentando modelos de inteligencia artificial capaces de generar productos que compiten con sus autores originales.<\/p>\n

Ese fue uno de los ejes centrales de la charla que Valeska Kraus, abogada especializada en Derecho Inform\u00e1tico<\/strong>, brind\u00f3 durante Nerdearla Argentina 2026<\/strong><\/a>. En di\u00e1logo con ITSitio, la especialista explic\u00f3 que el crecimiento de la IA generativa produjo un cambio significativo respecto de la forma en que se recolectan y utilizan datos, c\u00f3digo y contenidos disponibles en la web.<\/p>\n

Durante a\u00f1os, el scraping fue utilizado para recolectar informaci\u00f3n p\u00fablica con distintos objetivos. Sin embargo, Kraus se\u00f1al\u00f3 que la escala y el prop\u00f3sito que adquiri\u00f3 esta pr\u00e1ctica con la inteligencia artificial modificaron sustancialmente el escenario. \u201cCambi\u00f3 el paradigma por la cantidad de datos que se procesan y la utilizaci\u00f3n, el para qu\u00e9 se recolectan los datos\u201d<\/em>, explic\u00f3.<\/p>\n

Para la abogada, uno de los principales problemas est\u00e1 en la dificultad para determinar de d\u00f3nde proviene la informaci\u00f3n que termina siendo utilizada para entrenar un modelo. La enorme cantidad de datos procesados hace que se vuelva cada vez m\u00e1s complejo rastrear su origen y determinar qu\u00e9 derechos exist\u00edan sobre ellos. \u201cSe procesa tantos datos por minuto que no sab\u00e9s de d\u00f3nde vienen esos datos, y hay una desprotecci\u00f3n de los autores por parte de la inteligencia artificial\u201d<\/em>, sostuvo.<\/p>\n

El conflicto, adem\u00e1s, no se limita al entrenamiento de los modelos. Seg\u00fan Kraus, la diferencia fundamental respecto de las pr\u00e1cticas tradicionales de Internet est\u00e1 en el resultado que se obtiene a partir de esa informaci\u00f3n. Los sistemas de IA pueden procesar contenidos y generar productos capaces de competir directamente con quienes produjeron los materiales originales. \u201cLa inteligencia artificial con esos datos hace, justamente, productos que compiten directamente con nosotros. Y nos afectan directamente\u201d<\/em>, afirm\u00f3.<\/p>\n

\"La
La charla de Valeska Kraus abord\u00f3 las zonas grises de la legislaci\u00f3n frente al crecimiento de la inteligencia artificial generativa.<\/figcaption><\/figure>\n

El c\u00f3digo tambi\u00e9n tiene due\u00f1o<\/span><\/h2>\n

Uno de los puntos centrales de la exposici\u00f3n estuvo relacionado con el software y las licencias de c\u00f3digo abierto. Kraus record\u00f3 que el hecho de que un c\u00f3digo est\u00e9 disponible p\u00fablicamente no implica que haya quedado liberado de derechos de autor. Por el contrario, el c\u00f3digo fuente est\u00e1 protegido y su utilizaci\u00f3n depende de las condiciones establecidas por la licencia correspondiente.<\/p>\n

La diferencia resulta especialmente importante en el caso de las licencias copyleft. Estas permiten utilizar, modificar y distribuir c\u00f3digo bajo determinadas condiciones, entre ellas que las modificaciones y desarrollos derivados mantengan determinadas libertades. Por eso, utilizar c\u00f3digo abierto para desarrollar un producto cerrado puede generar un conflicto con los t\u00e9rminos bajo los cuales ese c\u00f3digo fue publicado.<\/p>\n

En la entrevista, Kraus fue contundente al se\u00f1alar d\u00f3nde se encuentran actualmente algunos de los principales l\u00edmites legales para las empresas que utilizan scraping para alimentar sistemas de IA: \u201cEn las licencias\u201d<\/em>.<\/p>\n

En ese sentido, explic\u00f3 que la discusi\u00f3n no pasa \u00fanicamente por determinar si un contenido puede ser t\u00e9cnicamente recolectado, sino por analizar qu\u00e9 se hace posteriormente con esa informaci\u00f3n. \u201cSe puede usar para entrenar el modelo, pero el tema es qu\u00e9 hac\u00e9s vos con eso\u201d<\/em>, indic\u00f3.<\/p>\n

La especialista utiliz\u00f3 como ejemplo el caso de MySQL, que durante a\u00f1os combin\u00f3 diferentes modelos de licenciamiento. La empresa ofrec\u00eda una versi\u00f3n abierta y otra comercial, lo que permit\u00eda a determinados usuarios mantener modificaciones de manera privada bajo las condiciones correspondientes. \u201cUn producto era abierto y un producto era cerrado\u201d<\/em>, record\u00f3 Kraus, y aclar\u00f3 que la protecci\u00f3n del copyleft se aplica cuando se utiliza el c\u00f3digo que efectivamente est\u00e1 sujeto a esa licencia.<\/p>\n

Fair use y una legislaci\u00f3n argentina diferente<\/span><\/h2>\n

Otro de los grandes debates abordados durante la charla fue el concepto de fair use<\/em>, particularmente relevante en Estados Unidos. Esta figura permite analizar determinados usos de obras protegidas a partir de factores como el prop\u00f3sito de la utilizaci\u00f3n, su car\u00e1cter comercial o transformativo, la naturaleza de la obra, la cantidad utilizada y el impacto sobre el mercado original.<\/p>\n

Los litigios que involucran a empresas como OpenAI, Anthropic, Meta y GitHub muestran que todav\u00eda existen importantes zonas grises respecto de cu\u00e1ndo el entrenamiento de un modelo puede considerarse leg\u00edtimo y cu\u00e1ndo puede constituir una infracci\u00f3n.<\/p>\n

En Argentina, sin embargo, el escenario es diferente. El pa\u00eds no cuenta con una figura equivalente al fair use<\/em> estadounidense, por lo que los conflictos deben analizarse principalmente a partir de las normas de propiedad intelectual, protecci\u00f3n de datos y las condiciones contractuales aplicables.<\/p>\n

Kraus tambi\u00e9n se refiri\u00f3 durante la entrevista a un caso argentino muy reciente relacionado con el diario Perfil <\/strong>y el uso de contenidos por parte de sistemas de inteligencia artificial. Seg\u00fan explic\u00f3, se trata de una causa reservada que fue iniciada aproximadamente un mes antes de la entrevista y que plantea cuestionamientos similares a los que aparecen en otros litigios internacionales.<\/p>\n

\u201cEs muy reciente\u201d<\/em>, aclar\u00f3 la abogada, quien se\u00f1al\u00f3 que uno de los planteos estar\u00eda relacionado con la denominada \u201cmemorizaci\u00f3n\u201d de contenidos y con el acceso indirecto a art\u00edculos que originalmente se encuentran detr\u00e1s de barreras de pago.<\/p>\n

\"Nerdearla
Nerdearla Argentina 2026 reuni\u00f3 a especialistas de tecnolog\u00eda para debatir sobre los desaf\u00edos que plantea la evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

\u00bfScrapear es ilegal?<\/span><\/h2>\n

Otro punto que Kraus busc\u00f3 diferenciar es la relaci\u00f3n entre scraping, propiedad intelectual, datos personales y delito inform\u00e1tico. Recolectar informaci\u00f3n mediante scraping no constituye autom\u00e1ticamente un delito. La situaci\u00f3n puede cambiar cuando la actividad implica vulnerar contrase\u00f1as, acceder indebidamente a sistemas, afectar servidores o cometer alg\u00fan tipo de fraude.<\/p>\n

Tambi\u00e9n entran en juego las normas de protecci\u00f3n de datos personales cuando la informaci\u00f3n recolectada incluye datos sensibles.<\/p>\n

En este escenario aparecen herramientas como robots.txt<\/em> y otros mecanismos destinados a indicar que un sitio no autoriza determinados tipos de crawlers o bots. Sin embargo, Kraus explic\u00f3 que estas herramientas funcionan principalmente como se\u00f1ales o indicaciones y que no necesariamente generan por s\u00ed mismas una consecuencia jur\u00eddica.<\/p>\n

El antecedente de LinkedIn y hiQ Labs tambi\u00e9n fue mencionado para mostrar la complejidad del problema: que determinada informaci\u00f3n sea p\u00fablicamente visible no significa necesariamente que pueda utilizarse para cualquier finalidad.<\/p>\n

La responsabilidad tambi\u00e9n alcanza a los usuarios<\/span><\/h2>\n

Para Kraus, la discusi\u00f3n no debe quedar limitada a las grandes compa\u00f1\u00edas que desarrollan modelos de inteligencia artificial. Los usuarios y desarrolladores que incorporan estas herramientas a sus procesos tambi\u00e9n tienen responsabilidades.<\/p>\n

\u201cLos desarrolladores que utilizan ese tipo de herramientas tambi\u00e9n tienen una responsabilidad\u201d<\/em>, advirti\u00f3. La especialista se\u00f1al\u00f3 que algunas compa\u00f1\u00edas incluso establecen restricciones espec\u00edficas sobre el uso de IA para determinadas tareas de programaci\u00f3n.<\/p>\n

Por eso, recomend\u00f3 mantener un criterio propio y contar con conocimientos suficientes para evaluar el c\u00f3digo y los contenidos generados por estas herramientas. \u201cHay que tener en cuenta, si uno es usuario, para qu\u00e9 lo ocupa\u201d<\/em>, sostuvo.<\/p>\n

La recomendaci\u00f3n se extiende tanto a las licencias del c\u00f3digo y los datos utilizados como a las condiciones de uso de las propias plataformas de IA. Para empresas y desarrolladores, revisar esos t\u00e9rminos puede ser tan importante como evaluar la calidad t\u00e9cnica de una herramienta.<\/p>\n

De cara al futuro, Kraus anticipa que el acceso a la informaci\u00f3n disponible en Internet podr\u00eda volverse progresivamente m\u00e1s restrictivo. \u201cYo creo que s\u00ed, y m\u00e1s todav\u00eda, si no se le pone un freno a la inteligencia artificial, creo que los datos van a ser m\u00e1s reservados\u201d<\/em>, concluy\u00f3.<\/p>\n

La discusi\u00f3n planteada en Nerdearla Argentina 2026 deja as\u00ed una pregunta que excede a la tecnolog\u00eda: en una Internet donde la inteligencia artificial puede convertir pr\u00e1cticamente cualquier contenido p\u00fablico en materia prima para nuevos productos, \u00bfqu\u00e9 significa realmente que un dato sea p\u00fablico?<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n