La IA en los tribunales: GEMA gana el veredicto en Múnich en un juicio histórico contra ChatGPT de OpenAI.

Más que aprendizaje: ¿Por qué la "memoria" de ChatGPT se está convirtiendo en un problema para OpenAI?

Un tribunal alemán ha dictado sentencia, y sus repercusiones se sienten desde los estudios creativos de toda Europa hasta las oficinas ejecutivas de Silicon Valley: en el caso histórico de GEMA contra OpenAI, el Tribunal Regional de Múnich dictaminó que ChatGPT infringió los derechos de autor de músicos alemanes. El eje central del proceso fueron las letras de nueve canciones alemanas emblemáticas, desde "Atemlos" de Helene Fischer hasta "Über den Wolken" de Reinhard Mey, que el chatbot podía reproducir textualmente a petición. Esta sentencia es mucho más que una victoria legal para los aproximadamente 100.000 artistas representados por GEMA; es un triunfo rotundo en la lucha por la dignidad y el valor del trabajo creativo en la era de la inteligencia artificial.

El conflicto pone de manifiesto la lógica económica de una nueva expropiación digital: por un lado, empresas de IA como OpenAI, valoradas en cientos de miles de millones de dólares y con ingresos en rápido crecimiento, generan un valor inmenso. Su modelo de negocio se basa en gran medida en una materia prima por la que aún no han pagado: el conocimiento y la creatividad colectivos de la humanidad, que utilizan como datos de entrenamiento. Por otro lado, artistas, músicos y escritores temen pérdidas masivas de ingresos y la pérdida de sus medios de subsistencia debido al contenido generado por IA.

La sentencia de Múnich pone de relieve una cuestión técnica y jurídica clave: ¿Qué ocurre exactamente en el «cerebro» de una IA? Mientras que OpenAI argumenta que sus modelos solo aprenden patrones abstractos, el tribunal demuestra la existencia de la llamada «memorización»: la capacidad de la IA para almacenar y reproducir con precisión obras protegidas por derechos de autor. Esto socava los argumentos de los gigantes tecnológicos y abre la puerta a una renegociación fundamental de las reglas del juego. La decisión de Múnich marca, por tanto, el inicio de un debate global que definirá si la creatividad humana seguirá siendo justamente recompensada en el futuro o si se convertirá en combustible gratuito para la próxima revolución industrial.

La batalla por la propiedad intelectual en la era de la inteligencia artificial

Cuando los algoritmos se convierten en aprovechados: La expropiación económica de las industrias creativas a través de sistemas de IA generativos

La sentencia dictada por el Tribunal Regional de Múnich el 11 de noviembre de 2025 en el caso GEMA contra OpenAI marca un punto de inflexión en el debate sobre la explotación económica de la obra creativa en la era digital. El fallo a favor de la entidad de gestión colectiva establece que el operador de ChatGPT infringió los derechos de autor al utilizar la letra de nueve conocidas canciones alemanas. Es la primera vez en Europa que el Tribunal Supremo confirma lo que artistas y titulares de derechos llevan años denunciando: las multimillonarias empresas tecnológicas de Silicon Valley se apropian sistemáticamente de la obra creativa sin compensar a quienes, con su trabajo, constituyen la base de sus modelos de negocio. Sin embargo, esta sentencia va mucho más allá de una simple decisión judicial. Revela las tensiones fundamentales dentro de un sistema económico en el que la apropiación digital de la creatividad humana se ha convertido en el mecanismo central de las nuevas estrategias de acumulación.

Las dimensiones económicas de este conflicto son considerables. OpenAI, que ya generó 3700 millones de dólares en ingresos en 2024 y proyecta ingresos anualizados de 13 000 millones de dólares para 2025, basa su éxito en el uso gratuito de millones de obras protegidas por derechos de autor. Estas obras se utilizaron sin permiso ni compensación para entrenar el modelo de lenguaje que ahora utilizan más de 700 millones de personas semanalmente. La valoración de la empresa alcanzó la astronómica cifra de 500 000 millones de dólares en octubre de 2025. Esta enorme creación de valor contrasta marcadamente con la creciente presión sobre los profesionales creativos: los estudios predicen pérdidas de ingresos de hasta un 27 % para los músicos debido al contenido generado por IA, mientras que la industria del doblaje se enfrenta a pérdidas de hasta un 56 %. El éxito económico de las empresas de IA se correlaciona directamente con el declive previsto de las profesiones creativas tradicionales.

El punto de inflexión legal y sus antecedentes

La sentencia de Múnich pone fin a una batalla legal que comenzó en noviembre de 2024 con la presentación de una demanda por parte de GEMA (la sociedad alemana de gestión colectiva de derechos de autor). El caso gira en torno a nueve letras de canciones de destacados artistas alemanes, entre ellas «Atemlos» de Helene Fischer, «Männer» de Herbert Grönemeyer, «Über den Wolken» de Reinhard Mey e «In der Weihnachtsbäckerei» de Rolf Zuckowski. GEMA, que representa a unos 100.000 músicos en Alemania, demostró que ChatGPT reproducía estas letras de forma exacta o casi idéntica en respuesta a consultas sencillas. Este hallazgo se consideró prueba de que las letras no solo se utilizaban para entrenar el modelo, sino que se almacenaban o memorizaban dentro del sistema de tal manera que constituían una reproducción continua.

El núcleo jurídico del procedimiento gira en torno a la interpretación de la Directiva de la UE sobre minería de textos y datos, que se incorporó al derecho alemán en 2021. El artículo 44b de la Ley de Derechos de Autor permite, en general, el análisis automatizado de obras, siempre que sean accesibles legalmente. Esta limitación tenía como objetivo fomentar la innovación en el campo de la inteligencia artificial sin exigir a los desarrolladores la adquisición de licencias para cada conjunto de datos individual. Sin embargo, el apartado tercero del artículo estipula que los titulares de derechos pueden oponerse a dicho uso. Para las obras disponibles en línea, esta objeción debe formularse en formato legible por máquina. GEMA había presentado una objeción de este tipo, cuya validez fue impugnada por OpenAI.

La complejidad legal reside en distinguir entre el entrenamiento de un modelo y su uso posterior. Si bien el Tribunal Regional de Hamburgo dictaminó en septiembre de 2024, en un caso relativo a fotografías, que la creación de conjuntos de datos de entrenamiento podía ser permisible bajo ciertas condiciones, el tribunal de Múnich se centró en la salida de textos de ChatGPT. OpenAI argumentó que el modelo no almacena datos, sino que simplemente refleja lo aprendido del conjunto de datos de entrenamiento completo. La salida se genera mediante una síntesis secuencial-analítica e iterativa-probabilística, no mediante la recuperación de contenido almacenado. GEMA, por su parte, se remitió a estudios técnicos que demuestran que los grandes modelos de lenguaje sí pueden memorizar datos de entrenamiento, especialmente si estos aparecen con frecuencia en el conjunto de datos.

La jueza Elke Schwager ya indicó durante la audiencia oral de septiembre de 2025 que se inclinaba por los argumentos de GEMA en prácticamente todos los puntos clave. El veredicto, ahora anunciado, confirma esta valoración y establece que tanto el entrenamiento con las obras protegidas como su reproducción por el chatbot infringen los derechos de autor. La decisión no tiene consecuencias jurídicas vinculantes inmediatas, ya que se prevé una apelación. Sin embargo, envía un mensaje claro: en Europa, los proveedores de IA deben adquirir licencias si desean utilizar obras protegidas por derechos de autor.

La lógica económica de la apropiación digital

Para comprender las implicaciones del fallo de Múnich, es fundamental entender los mecanismos económicos que han propiciado el auge de los gigantes de la IA. OpenAI opera dentro de una estructura económica que el economista Philipp Staab ha descrito como capitalismo de plataformas. A diferencia del capitalismo industrial clásico, donde la creación de valor se produce principalmente mediante la transformación de bienes físicos, la economía de plataformas se basa en el control de los flujos de datos y los derechos de acceso. Plataformas como OpenAI crean mercados propios; son el mercado en sí mismas. Su poder no radica en la producción de bienes, sino en la capitalización de recursos que, de hecho, no son escasos.

En el caso de ChatGPT, este abundante recurso es el material cultural e informativo disponible gratuitamente en internet. Mediante el rastreo web y la extracción sistemática de contenido de acceso público, OpenAI y empresas similares han acumulado conjuntos de datos de entrenamiento de una magnitud que desafía toda comprensión histórica. El modelo GPT-3 se entrenó con aproximadamente 560 gigabytes de datos de texto, que abarcan billones de palabras. La adquisición de estos datos fue prácticamente gratuita, ya que el material estaba disponible en línea. Sin embargo, el procesamiento posterior requiere una inversión enorme: se estima que los costos de entrenamiento para GPT-4 oscilan entre 78 y más de 100 millones de dólares estadounidenses, mientras que se prevé que los modelos más recientes, como Gemini Ultra, generen costos de entrenamiento de hasta 191 millones de dólares estadounidenses.

Esta discrepancia de costos es reveladora. Mientras que el trabajo humano necesario para crear los datos de entrenamiento permanece prácticamente sin remuneración, las inversiones se destinan a potencia informática, hardware y personal técnico altamente cualificado. Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Toronto y Chapel Hill calculó cuánto costaría si el trabajo humano contenido en los datos de entrenamiento recibiera una compensación justa. Incluso bajo supuestos muy conservadores, los costos hipotéticos de la creación de datos superan entre diez y mil veces los costos reales de entrenamiento. Para GPT-4, el valor de los datos utilizados superaría los 30 mil millones de dólares estadounidenses; para modelos más recientes, podría ser significativamente mayor. Estas cifras ilustran la magnitud del cambio de valor: todo el trabajo creativo e informativo de la humanidad se está convirtiendo en insumo gratuito para modelos de negocio cuyos beneficios siguen concentrados en manos de unas pocas corporaciones.

El argumento de las empresas de IA de que sus modelos simplemente aprenden de los datos y no crean copias oculta esta realidad económica. Aun suponiendo, técnicamente, que un modelo entrenado no almacene copias exactas, lo cierto es que estos modelos no funcionarían sin las contribuciones creativas de millones de autores. Los parámetros de una red neuronal son el resultado depurado del procesamiento de estas obras. Representan el valor extraído de la creatividad humana. En este sentido, se trata de una forma de apropiación que, si bien está mediada tecnológicamente, económicamente se asemeja a la expropiación clásica.

La memorización como problema técnico y económico

El debate técnico en torno al concepto de memorización es fundamental para su evaluación legal y económica. Diversas investigaciones han demostrado que los grandes modelos de lenguaje son capaces de reproducir datos de entrenamiento de forma literal, sobre todo cuando se emplean ciertas técnicas de inducción. Un estudio realizado por Google DeepMind y otras instituciones mostró que ChatGPT, mediante un sencillo truco que consistía en pedirle al modelo que repitiera una palabra, generó repentinamente varios megabytes de datos de entrenamiento, a pesar de que el modelo estaba diseñado para evitarlo. Los investigadores extrajeron varios megabytes de contenido memorizado, incluyendo información personal, textos protegidos por derechos de autor y otros datos sensibles, con un coste aproximado de doscientos dólares estadounidenses.

Estos hallazgos contradicen la afirmación de OpenAI de que el modelo no almacena datos. La memorización se produce especialmente cuando ciertas secuencias de texto aparecen con mucha frecuencia en el conjunto de datos de entrenamiento. Las letras de canciones populares que se han repetido en innumerables sitios web están prácticamente predestinadas a este efecto. El modelo aprende no solo patrones lingüísticos abstractos, sino también secuencias concretas que puede recuperar al recibir la entrada correspondiente. De este modo, la distinción entre patrones aprendidos y datos almacenados se difumina. Desde una perspectiva legal, el punto crucial es que se está generando contenido protegido por derechos de autor, independientemente de cómo se genere técnicamente.

Desde una perspectiva económica, la memorización implica que el valor creado por los textos originales se transfiere directamente al modelo. ChatGPT puede proporcionar a los usuarios letras de canciones sin necesidad de que visiten el sitio web de GEMA u otras fuentes autorizadas. Esto representa una sustitución directa que priva a los titulares de derechos de ingresos potenciales. Mientras que los motores de búsqueda como Google redirigen a los usuarios a las fuentes originales, generando así tráfico que puede monetizarse, ChatGPT interrumpe esta cadena de valor. El usuario recibe la información directamente del modelo, dejando al titular de los derechos de autor sin nada. Esta forma de desintermediación es una característica fundamental de muchos modelos de negocio de plataformas, pero aquí alcanza un nuevo nivel porque impacta directamente en el proceso creativo en sí.

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Asimetrías del poder de negociación

La disputa entre GEMA y OpenAI se basa en un desequilibrio de poder fundamental entre el sector tecnológico y las industrias creativas. OpenAI cuenta con recursos financieros prácticamente ilimitados: solo en 2025, la empresa planea gastos de aproximadamente ocho mil millones de dólares estadounidenses, y para 2030, se espera que las inversiones acumuladas en infraestructura, capacitación y personal alcancen casi los cien mil millones de dólares estadounidenses. Estos fondos provienen de inversores como Microsoft, SoftBank y otros proveedores de capital que prevén un aumento de cincuenta veces en los ingresos para 2030. En la audiencia judicial en Múnich, siete abogados y dos asesores legales representaron a OpenAI, una fuerza legal que supera con creces los recursos incluso de las grandes sociedades de gestión colectiva.

Por otro lado, se encuentran los profesionales creativos cuyos ingresos ya sufren una considerable presión debido a la economía del streaming. Estudios sobre la música en streaming en Alemania muestran que el 68 % de los artistas gana menos de un euro al año por sus obras reproducidas en streaming. Los ingresos están extremadamente concentrados: el 75 % de las ganancias van a parar a tan solo el 0,1 % de los artistas. El modelo de negocio de las plataformas de streaming, en el que los artistas no cobran por las reproducciones reales, sino por su porcentaje del total, perjudica sistemáticamente a los artistas pequeños y medianos. En esta situación ya de por sí precaria, la IA generativa se abre paso, amenazando con ocupar incluso aquellos nichos de mercado que antes pertenecían a los humanos.

El poder de negociación de las industrias creativas está limitado estructuralmente. A diferencia de la producción industrial, donde los sindicatos y los convenios colectivos proporcionan cierto equilibrio, en el sector cultural faltan mecanismos comparables. Las entidades de gestión colectiva, como GEMA, desempeñan un papel importante, pero dependen de la defensa de los derechos existentes. Sin embargo, cuando la situación jurídica es ambigua y los tribunales solo aclaran las cuestiones tras años de retraso, se genera una situación de facto en la que el desarrollo tecnológico crea hechos prácticamente imposibles de abordar legalmente. Podrían pasar años antes de que la sentencia de Múnich sea vinculante. Durante este tiempo, ChatGPT seguirá siendo utilizado por cientos de millones de personas, OpenAI ampliará su posición en el mercado y aumentará la aceptación del contenido generado por IA.

Esta asimetría también se manifiesta en el ámbito político. Las grandes empresas tecnológicas ejercen una influencia considerable sobre los procesos de toma de decisiones políticas mediante el cabildeo, la amenaza de reubicación y el argumento de que la regulación frena la innovación. Si bien el Reglamento de IA de la Unión Europea, que entró en vigor parcialmente en agosto de 2025, obliga a los proveedores de modelos de IA de propósito general a ser más transparentes sobre los datos de entrenamiento que utilizan, la implementación concreta de estos requisitos sigue siendo objeto de intensas negociaciones, en las que la industria intenta obtener las exenciones y los períodos transitorios más amplios posibles.

El modelo de licencias de GEMA como contramodelo

En respuesta a la falta de pago sistemática, GEMA se convirtió en la primera sociedad de gestión colectiva a nivel mundial en introducir un modelo de licencias para IA generativa en septiembre de 2024. Este modelo de dos pilares busca capturar el valor en ambos puntos de origen: durante el entrenamiento de los modelos y durante el uso del contenido generado. El primer pilar está dirigido a los proveedores de sistemas de IA y les otorga una participación del 30 % en todos los ingresos netos generados por el modelo. Esto incluye cuotas de suscripción, derechos de licencia y otros ingresos. Además, se aplicará una tarifa mínima, basada en el volumen de contenido generado, para incluir modelos que generan pocos ingresos directos, pero que, sin embargo, son ampliamente utilizados.

El segundo pilar se refiere al uso posterior del contenido musical generado por IA. Si, por ejemplo, una canción creada con una herramienta de IA se utiliza en plataformas de streaming, en publicidad o como música de fondo, las regalías también deberían llegar a los creadores de las obras originales utilizadas para el entrenamiento. Este modelo reconoce que la cadena de valor no termina con el entrenamiento, sino que el contenido generado se explota comercialmente y compite con la música creada por humanos.

La justificación de GEMA sobre el nivel de la contribución solicitada es digna de mención. Argumentan que el uso de obras originales para fines de IA generativa representa la forma de uso más intensiva imaginable. A diferencia de una reproducción o interpretación única, donde la obra conserva su identidad, la IA la transforma en materia prima para generar contenido nuevo que puede reemplazar o desplazar la original. El trabajo creativo de los autores constituye la base indispensable para el éxito económico de los proveedores de IA. En este contexto, una contribución del 30 % no parece excesiva, sino más bien un intento de asegurar una parte justa del valor añadido.

Los críticos del modelo, principalmente del sector tecnológico, advierten de una posible asfixia de la innovación. Argumentan que los costes de las licencias podrían obstaculizar el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA y retrasar la competitividad internacional de Europa. Sin embargo, este argumento pasa por alto que la innovación no es sinónimo de apropiación gratuita del trabajo ajeno. Incluso en la industria farmacéutica, donde la investigación y el desarrollo son extremadamente costosos, el argumento no es que, por lo tanto, se deba tener libertad para usar sustancias patentadas. La verdadera cuestión es cómo se distribuyen los costes y beneficios del progreso tecnológico y si es aceptable un sistema económico en el que unas pocas corporaciones obtienen beneficios astronómicos mientras que los individuos creativos, de cuyo trabajo depende todo, se quedan sistemáticamente sin nada.

La dimensión internacional y los conflictos comparables

El caso de Múnich no es un incidente aislado, sino parte de una disputa global. En Estados Unidos, varias asociaciones de autores, editoriales y empresas de medios han interpuesto demandas contra OpenAI y otros proveedores de IA. The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft en diciembre de 2023, acusándolas de utilizar millones de artículos para entrenamiento sin autorización. Otros casos se refieren al uso de libros, publicaciones científicas y código de programación. En febrero de 2025, un tribunal federal estadounidense dictaminó por primera vez que el uso de datos protegidos por derechos de autor para entrenar una IA puede constituir una infracción de derechos de autor, incluso si el desarrollador desconocía dicha infracción.

En Europa, el Tribunal de Distrito de Budapest ha remitido al Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) cuestiones relativas al uso que hace Google Gemini de contenido protegido por derechos de autor. El caso se refiere a un artículo sobre un proyectado acuario de delfines, que el chatbot reprodujo casi textualmente. La demanda húngara aborda tanto los derechos de autor como los derechos conexos de los editores de prensa. El TJUE deberá aclarar si la reproducción de contenido por un chatbot constituye reproducción y puesta a disposición del público en el sentido del Derecho de la UE, y qué papel desempeña el hecho de que los modelos se basen en predicciones probabilísticas. Esta remisión es la primera de su tipo en materia de inteligencia artificial generativa y sentará precedente para toda la Unión Europea.

La dimensión internacional demuestra que se trata de un conflicto sistémico que no puede resolverse mediante resoluciones nacionales aisladas. Los modelos de IA se entrenan globalmente, los datos de entrenamiento provienen de todo el mundo y su uso es transfronterizo. Un marco jurídico fragmentado, en el que cada país establece sus propias normas, generaría una considerable incertidumbre. Asimismo, existe el riesgo de que las grandes plataformas recurran al arbitraje regulatorio trasladando sus actividades a jurisdicciones donde la protección de los derechos de autor es más débil. GEMA optó deliberadamente por presentar su demanda en Múnich porque cuenta con una sala especializada en derecho de autor, lo que aumenta la probabilidad de una decisión pericial.

Escenarios futuros y decisiones sistémicas

La sentencia de Múnich no será la última palabra en esta disputa. Ambas partes ya han anunciado que prevén que el caso se remita al Tribunal de Justicia de la Unión Europea si se produce un recurso. Solo una decisión fundamental a nivel europeo puede aclarar las numerosas cuestiones jurídicas pendientes que surgen del uso de obras protegidas por derechos de autor mediante IA. Fundamentales son preguntas como: ¿El entrenamiento de modelos de IA se acoge a la excepción de minería de textos y datos, o se trata de un uso que requiere licencia? ¿La generación de contenido por un chatbot constituye una infracción independiente de los derechos de autor? ¿Cómo debe evaluarse la memorización de datos desde una perspectiva técnica y jurídica? ¿Y qué requisitos deben cumplirse para una reserva de derechos efectiva?

Las respuestas a estas preguntas influirán decisivamente en los modelos de negocio de la industria de la IA. Si los tribunales dictaminan que se requieren licencias, las empresas tendrían que recaudar sumas considerables para adquirir los derechos de uso o entrenar sus modelos con datos licenciados o sintéticos. Ambas opciones aumentarían significativamente los costes y podrían alterar la estructura del mercado. Los proveedores más pequeños, al carecer de los recursos financieros de las grandes corporaciones, podrían quedar excluidos del mercado, lo que conduciría a una mayor concentración. Por otro lado, un sistema de licencias jurídicamente sólido también abriría nuevas oportunidades de negocio, por ejemplo, para las entidades de gestión colectiva, los proveedores de bases de datos y los intermediarios de contenido que actúan como enlace entre los titulares de derechos y los desarrolladores de IA.

Un escenario alternativo implica que los legisladores encuentren soluciones regulatorias que equilibren el fomento de la innovación con la protección de los derechos de autor. El Reglamento de IA de la UE ya impone obligaciones de transparencia a los proveedores de IA, quienes deben revelar qué datos utilizaron para el entrenamiento. Un siguiente paso podría ser un sistema de remuneración legalmente obligatorio, en el que los proveedores de IA paguen una tarifa fija que luego se distribuya entre los titulares de derechos según una fórmula preestablecida. Este modelo reduciría la burocracia y permitiría el uso generalizado de los datos de entrenamiento sin necesidad de negociar licencias caso por caso. Sin embargo, el monto de dicha tarifa y los mecanismos de distribución serían muy controvertidos políticamente.

Un tercer escenario es el surgimiento de nuevas estructuras de negociación colectiva. De forma similar a los sindicatos, podrían formarse asociaciones de creadores, lo que les otorgaría mayor poder de negociación frente a las plataformas. Ya existen algunas iniciativas en este sentido, como la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido, que aboga por el etiquetado del contenido, o proyectos para desarrollar estándares de exclusión voluntaria que faciliten a los titulares de derechos excluir sus obras de la formación. Sin embargo, la eficacia de estas iniciativas depende del respaldo legislativo y jurisprudencial.

La reevaluación del capitalismo creativo

La sentencia del Tribunal Regional de Múnich va más allá de una simple decisión legal sobre la letra de nueve canciones. Marca el inicio de un debate social necesario sobre quién merece los beneficios de la transformación digital y según qué principios debe organizarse la creación de valor en la era de la inteligencia artificial. En los últimos años, las empresas tecnológicas han creado una realidad en la que la apropiación gratuita de obras creativas se ha convertido en la base de gigantescos modelos de negocio. Esta práctica pudo mantenerse mientras la situación legal permaneciera ambigua y los profesionales creativos afectados carecieran de medios efectivos de reparación.

La sentencia de Múnich cambia esta situación. Establece que el marco legal vigente, creado para proteger la creatividad humana, sigue siendo válido incluso en la era de la IA. El argumento de las empresas tecnológicas de que sus modelos solo aprenden y no crean copias se considera una cortina de humo que oculta la verdadera realidad económica. La cuestión no es si la IA memoriza en un sentido técnico, sino si el uso de obras ajenas para el entrenamiento y la posterior reproducción de dichas obras conlleva una transferencia de valor a favor de las plataformas y en detrimento de los titulares de los derechos de autor. La respuesta es evidente.

Los próximos años mostrarán si esta sentencia marca el inicio de una reconfiguración de las dinámicas de poder o si se trata de una victoria simbólica incapaz de frenar la evolución real. La historia de la digitalización está repleta de ejemplos en los que los tribunales establecieron derechos que, en la práctica, no se aplicaron porque la dinámica tecnológica y económica prevaleció sobre la ley. Fundamentalmente, los legisladores tendrán la valentía de crear marcos claros que garanticen la participación equitativa de los profesionales creativos sin sofocar la innovación. No es tarea fácil, pero resulta esencial si queremos evitar que la producción cultural se someta exclusivamente a los imperativos económicos de unas pocas corporaciones.

En una perspectiva histórica amplia, la sentencia de Múnich se inscribe en una serie de debates en torno a la apropiación de los bienes comunes. Al igual que la privatización de los bienes comunes durante la transición a la economía de mercado o la privatización de los bienes públicos bajo el neoliberalismo, la cuestión central aquí es qué pertenece al público y qué puede ser apropiado por la empresa privada. La creatividad de la humanidad, plasmada en millones de obras, es un bien colectivo. La cuestión de si se debe permitir que unas pocas corporaciones transfieran este bien a modelos de negocio exclusivos de forma gratuita atañe al núcleo de nuestro orden económico. La sentencia de Múnich representa un paso hacia una respuesta que toma en serio los derechos de los creadores. Queda por ver si este paso será suficiente.

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