IA y propiedad intelectual: las preguntas que nadie se hacía en la sala de juntas
La pregunta llegó de la dirección legal de la empresa en una reunión que yo había convocado para hablar sobre otro tema y que tomó un giro inesperado cuando el director legal preguntó si habíamos considerado las implicaciones de propiedad intelectual de usar IA generativa para producir contenido de marketing. Era una pregunta que yo no esperaba que la dirección legal hiciera porque hasta ese momento la conversación sobre IA en la empresa había sido principalmente tecnológica y operacional. La pregunta reveló que existían dimensiones del uso de IA que nadie en el equipo de marketing había considerado con la profundidad que merecían.
La dirección legal señaló 3 áreas de ambigüedad que en 2023 no tenían respuestas legales claras en la mayoría de las jurisdicciones, incluyendo Colombia. La primera era la autoría del contenido generado por IA: si la empresa publicaba contenido generado en parte o en su totalidad por IA, ¿quién era legalmente el autor de ese contenido? La respuesta en el contexto colombiano era incierta y dependía del nivel de contribución humana en el proceso de creación. La segunda era el riesgo de infracción de derechos de terceros: los modelos de lenguaje están entrenados en corpus que incluyen obras con derechos de autor, y en algunos casos el output puede contener fragmentos o paráfrasis suficientemente cercanas a obras protegidas para generar riesgo de infracción.
La tercera era la propiedad de los datos que la empresa ingresaba en los modelos de IA: cuando el equipo usaba herramientas de IA basadas en la nube para procesar información de clientes o de estrategia de negocio, ¿cómo se gestionaban esos datos en la plataforma del proveedor? Los términos de servicio de las principales herramientas de IA tenían cláusulas sobre el uso de los datos de los usuarios para el entrenamiento de los modelos que en algunos casos eran preocupantes desde la perspectiva de la confidencialidad de información estratégica o de información de clientes.
El resultado de esa conversación fue la creación de un comité de revisión de herramientas de IA que incluía representantes de marketing, legal y tecnología de la información. Cada nueva herramienta de IA que el equipo de marketing quisiera adoptar debía pasar por una revisión de 5 preguntas antes de ser aprobada para uso con información de clientes o información estratégica de la empresa. La revisión tomaba en promedio 3 días y producía una decisión documentada sobre el nivel de información que podía ingresarse en la herramienta con las salvaguardas de privacidad y confidencialidad necesarias.
La lección de esa conversación fue sobre la importancia de incluir perspectivas distintas en las decisiones sobre uso de IA, no solo las perspectivas técnica y operacional que son las que naturalmente dominan cuando quienes impulsan la adopción son equipos de tecnología y marketing. La perspectiva legal, la de recursos humanos y la de gestión de riesgos tienen mucho que aportar a las decisiones de gobernanza de IA, y su ausencia en las conversaciones iniciales produce frameworks que son técnicamente correctos pero que tienen vacíos en dimensiones que esas perspectivas hubieran identificado desde el principio.