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

Más que un simple aprendizaje: por qué la "memoria" de ChatGPT se está convirtiendo en un problema para OpenAI

Un tribunal alemán ha emitido su veredicto, y los ecos resuenan desde estudios creativos de toda Europa hasta las altas esferas de Silicon Valley: en el caso emblemático de GEMA contra OpenAI, el Tribunal Regional de Múnich dictaminó que ChatGPT infringió los derechos de autor de músicos alemanes. En el centro del proceso se encontraban nueve letras icónicas de canciones alemanas, desde "Atemlos" de Helene Fischer hasta "Über den Wolken" de Reinhard Mey, que el chatbot podía reproducir textualmente si se le solicitaba. Esta sentencia es mucho más que una victoria legal para los aproximadamente 100.000 artistas representados por GEMA; es una victoria contundente en la lucha por la dignidad y el valor del trabajo creativo en la era de la inteligencia artificial.

El conflicto expone la lógica económica de una nueva expropiación digital: por un lado, están las empresas de IA como OpenAI, que, con valoraciones de cientos de miles de millones de dólares e ingresos en rápido crecimiento, generan un valor gigantesco. Su modelo de negocio se basa, en gran medida, en una materia prima por la que aún no han pagado: el conocimiento colectivo y la creatividad de la humanidad, que utilizan como datos de entrenamiento. Por otro lado, están los artistas, músicos y autores que temen pérdidas masivas de ingresos y la pérdida de sus medios de vida 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 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 desmiente los argumentos de los gigantes tecnológicos y abre la puerta a una renegociación fundamental de las reglas del juego. La sentencia de Múnich marca así el inicio de un debate global que definirá si la creatividad humana seguirá siendo justamente recompensada en el futuro o se reducirá a 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 oportunistas: 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. La decisión a favor de la entidad de gestión establece que el operador de ChatGPT infringió los derechos de autor al utilizar nueve conocidas letras de canciones alemanas. Esta es la primera vez en Europa que el máximo tribunal confirma lo que artistas y titulares de derechos llevan años argumentando: las multimillonarias empresas tecnológicas de Silicon Valley se apropian sistemáticamente de la obra creativa sin compensar a quienes su trabajo constituye la materia prima de sus modelos de negocio. Sin embargo, esta sentencia es mucho más que 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 3.700 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 lingüístico 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 el 27 % para los músicos debido al contenido generado por IA, mientras que la industria del doblaje se enfrenta a pérdidas de hasta el 56 %. El éxito económico de las empresas de IA se correlaciona directamente con el declive previsto de las profesiones creativas tradicionales.

La cuenca jurídica y sus antecedentes

La sentencia de Múnich marca el fin de una batalla legal que comenzó en noviembre de 2024 con la presentación de una demanda por parte de GEMA (la sociedad alemana de derechos de ejecución). El caso se centra en nueve letras de canciones de destacados artistas alemanes, entre ellas «Atemlos» de Helene Fischer, «Männer» de Herbert Grönemeyer, «Über den Wolken» de Reinhard Mey y «In der Weihnachtsbäckerei» de Rolf Zuckowski. GEMA, que representa a aproximadamente 100.000 músicos en Alemania, logró demostrar 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 se utilizaron simplemente para entrenar el modelo, sino que se almacenaron o memorizaron dentro del sistema de forma 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, transpuesta 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 pretendía promover la innovación en el campo de la inteligencia artificial sin obligar a los desarrolladores a adquirir licencias para cada conjunto de datos. Sin embargo, el apartado tres de dicho artículo estipula que los titulares de derechos pueden oponerse a dicho uso. En el caso de las obras disponibles en línea, esta objeción debe presentarse en formato legible por máquina. GEMA había declarado dicha objeción, cuya validez OpenAI impugnó.

La complejidad legal radica en distinguir entre el entrenamiento de un modelo y su uso posterior. Mientras que el Tribunal Regional de Hamburgo dictaminó en septiembre de 2024, en un caso relacionado con fotografías, que la creación de conjuntos de datos de entrenamiento podía ser admisible 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 de todo el conjunto de datos de entrenamiento. La salida se genera mediante una síntesis secuencial-analítica, iterativa-probabilística, no mediante la recuperación de contenido almacenado. GEMA, por otro lado, hizo referencia a estudios técnicos que demuestran que los modelos lingüísticos de gran tamaño pueden memorizar datos de entrenamiento, especialmente si aparecen con frecuencia en el conjunto de datos.

La jueza Elke Schwager ya indicó durante la audiencia de septiembre de 2025 que se inclinaba por seguir los argumentos de GEMA en prácticamente todos los puntos clave. El veredicto anunciado confirma esta evaluación 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 espera un recurso. Sin embargo, envía una señal clara: 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 de la sentencia de Múnich, es necesario comprender los mecanismos económicos que han permitido 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 plataforma. A diferencia del capitalismo industrial clásico, donde la creación de valor se produce principalmente mediante la transformación de bienes físicos, la economía de plataforma se basa en el control de los flujos de datos y los derechos de acceso. Plataformas como OpenAI crean mercados propietarios; son el mercado mismo. Su poder no reside 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 escala 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 fácilmente disponible en línea. Sin embargo, el procesamiento posterior requiere una enorme inversión: se estima que los costes de entrenamiento para GPT-4 oscilan entre 78 y más de 100 millones de dólares estadounidenses, mientras que se espera que los modelos más recientes, como Gemini Ultra, incurran en costes de entrenamiento de hasta 191 millones de dólares estadounidenses.

Esta discrepancia de costos es reveladora. Si bien el trabajo humano requerido para crear los datos de entrenamiento prácticamente no se remunera, 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 el coste si el trabajo humano contenido en los datos de entrenamiento recibiera una compensación justa. Incluso bajo supuestos muy conservadores, los costes hipotéticos de creación de datos superan los costes reales de entrenamiento entre diez y mil veces. Para GPT-4, el valor de los datos utilizados superaría los 30 000 millones de dólares; para los 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 insumos gratuitos para modelos de negocio cuyas ganancias siguen concentradas 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 oscurece esta realidad económica. Incluso asumiendo, técnicamente, que un modelo entrenado no almacena 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 mediada tecnológicamente, se asemeja económicamente 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. Investigaciones han demostrado que los modelos lingüísticos de gran tamaño son capaces de reproducir datos de entrenamiento textualmente, especialmente cuando se emplean ciertas técnicas de incitación. Un estudio de Google DeepMind y otras instituciones demostró que ChatGPT, mediante un simple truco en el que se le pedía 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 con derechos de autor y otros datos sensibles, a un costo aproximado de doscientos dólares estadounidenses.

Estos hallazgos contradicen la afirmación de OpenAI de que el modelo no almacena datos. La memorización ocurre particularmente 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 abstractos del lenguaje, sino también secuencias concretas que puede recuperar al recibir la entrada correspondiente. Por lo tanto, la distinción entre patrones aprendidos y datos almacenados se difumina. Desde una perspectiva legal, el punto crucial es que se genera 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 las letras de las canciones sin necesidad de visitar el sitio web de GEMA ni otras fuentes con licencia. Esto representa una sustitución directa que priva a los titulares de los derechos de posibles ingresos. Mientras que motores de búsqueda como Google redirigen a los usuarios a las fuentes originales, generando así tráfico monetizable, ChatGPT interrumpe esta cadena de valor. El usuario recibe la información directamente del modelo, dejando al titular de los derechos de autor con las manos vacías. 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 propio proceso creativo.

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Asimetrías del poder de negociación

La disputa entre GEMA y OpenAI se basa en un desequilibrio fundamental de poder entre el sector tecnológico y las industrias creativas. OpenAI posee recursos financieros prácticamente ilimitados: solo en 2025, la compañía prevé 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 100 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 sus 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 entidades de gestión colectiva.

Por otro lado, se encuentran los profesionales creativos, cuyos ingresos ya se encuentran bajo una presión considerable debido a la economía del streaming. Estudios sobre streaming musical en Alemania muestran que el 68 % de los artistas gana menos de un euro al año con sus obras en streaming. Los ingresos están extremadamente concentrados: el 75 % de las ganancias se destina 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 participación en el número total de reproducciones, perjudica sistemáticamente a los artistas pequeños y medianos. En esta situación ya de por sí precaria, la IA generativa está invadiendo el mercado, amenazando con ocupar incluso los nichos de mercado anteriormente ocupados por humanos.

El poder de negociación de las industrias creativas es estructuralmente limitado. 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 aplicación de los derechos existentes. Sin embargo, cuando la situación jurídica es confusa y los tribunales solo ofrecen aclaraciones años después, 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 jurídicamente 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 es evidente en el ámbito político. Las grandes empresas tecnológicas ejercen una influencia considerable en los procesos de toma de decisiones políticas mediante la presión política, la amenaza de deslocalización y la narrativa 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 conseguir las exenciones y los períodos de transición más amplios posibles.

El modelo de licencias GEMA como contramodelo

En respuesta al impago sistemático, GEMA se convirtió en la primera entidad de gestión colectiva a nivel mundial en introducir un modelo de licencias para la IA generativa en septiembre de 2024. Este modelo, basado en dos pilares, busca captar valor en ambos puntos: 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 prevé una participación del 30 % en todos los ingresos netos generados por el modelo. Esto incluye cuotas de suscripción, cuotas de licencia y otros ingresos. Además, se aplicará una cuota mínima, basada en el volumen de contenido generado, para incluir los modelos que generan pocos ingresos directos, pero que, sin embargo, se utilizan ampliamente.

El segundo pilar se centra en el 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 ir a los creadores de las obras originales utilizadas para la formación. Este modelo reconoce que la cadena de valor no termina con la formación, sino que el propio contenido generado se explota comercialmente y compite con la música creada por humanos.

La justificación de GEMA para el nivel de la contribución solicitada es notable. Argumentan que el uso de obras originales con 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 nuevo contenido que puede reemplazar o desplazar al 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 innovación asfixiante. 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 la libre apropiación del trabajo ajeno. Incluso en la industria farmacéutica, donde la investigación y el desarrollo son extremadamente costosos, el argumento no es que uno deba tener libertad para usar sustancias patentadas. La verdadera pregunta 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 ganancias astronómicas mientras que las personas creativas, de cuyo trabajo depende todo, se quedan sistemáticamente con las manos vacías.

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 de comunicación han presentado demandas contra OpenAI y otros proveedores de IA. El New York Times demandó a OpenAI y Microsoft en diciembre de 2023, acusándolas de utilizar millones de artículos con fines de entrenamiento sin permiso. Otros casos se refieren al uso de libros, publicaciones científicas y código de programa. 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 la infracción específica.

En Europa, el Tribunal de Distrito de Budapest ha remitido cuestiones al Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) en relación con el uso de contenido protegido por derechos de autor por parte de Google Gemini. El caso se refiere a un artículo sobre la construcción de un acuario de delfines, que el chatbot reprodujo prácticamente 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 parte de 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 este tipo en el ámbito de la IA generativa y sentará un precedente para toda la Unión Europea.

La dimensión internacional demuestra que se trata de un conflicto sistémico que no puede resolverse mediante sentencias 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 legal fragmentado, en el que cada país establece sus propios estándares, generaría una considerable incertidumbre. Al mismo tiempo, existe el riesgo de que las grandes plataformas recurran al arbitraje regulatorio al trasladar sus actividades a jurisdicciones donde la aplicación de los derechos de autor es más débil. GEMA decidió deliberadamente presentar su demanda en Múnich porque cuenta con una cámara especializada en derecho de autor, lo que aumenta la probabilidad de un fallo pericial.

Escenarios futuros y decisiones sistémicas

La sentencia de Múnich no será la última palabra en esta disputa. Ambas partes ya han anunciado que esperan que el caso se remita al Tribunal de Justicia de la Unión Europea si se recurre. Solo una decisión fundamental a nivel europeo puede aclarar las numerosas cuestiones jurídicas pendientes derivadas del uso de obras protegidas por derechos de autor por parte de la IA. En este sentido, son fundamentales preguntas como: ¿El entrenamiento de modelos de IA se rige por la excepción de minería de texto y datos, o se trata de un uso que requiere una licencia? ¿Constituye la producción de contenido por parte de un chatbot 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 concluyeran que se requieren licencias, las empresas tendrían que recaudar sumas sustanciales para adquirir derechos de uso o entrenar sus modelos utilizando datos licenciados o sintéticos. Ambas opciones incrementarían 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 verse desplazados del mercado, lo que provocaría una concentración aún mayor. Por otro lado, la concesión de licencias con seguridad jurídica también abriría nuevas oportunidades de negocio, por ejemplo, para las sociedades de gestión colectiva, los proveedores de bases de datos y los intermediarios de contenido que actúan como intermediarios entre los titulares de derechos y los desarrolladores de IA.

Un escenario alternativo implica que los responsables políticos encuentren soluciones regulatorias que equilibren la promoción 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 los datos que 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 a los titulares de derechos según una fórmula predeterminada. 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 importe de dicha tarifa y los mecanismos de distribución serían muy controvertidos políticamente.

Un tercer escenario es la aparición de nuevas estructuras de negociación colectiva. Al igual que los sindicatos de trabajadores, podrían formarse asociaciones de creadores, lo que les otorgaría mayor influencia frente a las plataformas. Ya existen algunas iniciativas en este sentido, como la Coalición para la Procedencia y la Autenticidad del Contenido, que aboga por el etiquetado del contenido, o proyectos para desarrollar normas de exclusión voluntaria que faciliten a los titulares de derechos la exclusión de sus obras de la formación. Sin embargo, la eficacia de estas iniciativas depende del apoyo de la legislación y la jurisprudencia.

La reevaluación del capitalismo creativo

La sentencia del Tribunal Regional de Múnich es más que una simple decisión legal sobre nueve letras de canciones. Marca el inicio de un necesario debate social sobre quién merece los frutos 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 libre apropiación del trabajo creativo se ha convertido en la base de gigantescos modelos de negocio. Esta práctica pudo mantenerse mientras la situación legal permaneció incierta y los profesionales creativos afectados carecieron de vías de recurso efectivas.

La sentencia de Múnich cambia esta situación. Establece que el marco legal vigente, creado para proteger la creatividad humana, sigue vigente 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 pregunta no es si la IA memoriza en un sentido técnico, sino si el uso de obras ajenas para el entrenamiento y la posterior producción de estas obras genera un cambio de valor a favor de las plataformas y en detrimento de los titulares de los derechos de autor. La respuesta es obvia.

Los próximos años mostrarán si esta sentencia marca el inicio de una reestructuración de las dinámicas de poder o si se queda en una victoria simbólica incapaz de frenar los avances reales. La historia de la digitalización está repleta de ejemplos de tribunales que establecieron derechos que luego fueron prácticamente inaplicados porque las dinámicas tecnológicas y económicas prevalecieron sobre la ley. Es crucial que los responsables políticos tengan la valentía de crear marcos claros que garanticen la participación justa de los profesionales creativos sin sofocar la innovación. No es una tarea fácil, pero es esencial si queremos evitar que la producción cultural quede sujeta únicamente a los imperativos económicos de unas pocas corporaciones.

En una perspectiva histórica a largo plazo, la sentencia de Múnich forma parte de una serie de debates en torno a la apropiación de los bienes comunes. Al igual que el cercamiento de los bienes comunes durante la transición a una 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, encarnada 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 afecta a la esencia de nuestro orden económico. La sentencia de Múnich es un paso hacia una respuesta que se tome en serio los derechos de los creadores. Queda por ver si este paso será suficiente.

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Konrad Wolfenstein

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