NYT, AFP y The Economist se unen a la coalición SPUR, que ya suma más de 80 editores

The New York Times, Agence France-Presse y The Economist se han unido a la coalición SPUR (Standards for Publisher Usage Rights), que busca que las empresas de IA dejen de usar noticias sin permiso. El grupo lo comunicó el lunes. La coalición se fundó en febrero y ahora cuenta con más de 80 miembros de más de 20 países. Para una alianza que aún no cumple un año, es un crecimiento rápido. Lo más relevante es que se incorporan editores con experiencias muy distintas en su trato con la industria de la IA.

Tres editores distintos y una misma postura

Desde diciembre de 2023, NYT mantiene una demanda contra OpenAI y Microsoft por entrenar modelos con sus materiales. Aun así, el diario firmó un acuerdo de licencia con Amazon, de modo que no rechaza la cooperación por principio. AFP también eligió la vía de los acuerdos: a principios de 2025 pactó con Mistral el uso de sus materiales en el chatbot Le Chat. The Economist representa un tercer tipo de editor: una publicación global de suscripción, para la que el análisis es el producto principal.

La lógica común es sencilla. Los editores no están en contra de la IA como tal. Quieren que el acceso al contenido dependa de su permiso y que las condiciones se fijen por contrato. Precisamente esa palabra, «permiso», ocupa el centro del comunicado de SPUR.

Qué se sabe de la coalición

La parte disponible del comunicado no ofrece detalles sobre la forma jurídica de la coalición, el contenido de los estándares ni cómo pretende lograr que se cumplan. Por eso conviene atenerse a las cifras confirmadas:

• Nombre: SPUR, Standards for Publisher Usage Rights.
• Fundación: febrero de este año.
• Composición: más de 80 miembros.
• Alcance geográfico: más de 20 países.
• Nuevos miembros: The New York Times, Agence France-Presse, The Economist.
• Exigencia principal: que las empresas de IA no usen noticias sin permiso de los editores.

La palabra «estándares» en el nombre apunta a un intento de acordar reglas comunes, en lugar de mantener decenas de negociaciones separadas. Para los desarrolladores de IA, esto puede resultar más cómodo que los litigios. Pero solo si las reglas resultan técnicamente claras.

Dónde se pondrá a prueba

La industria ya cuenta con herramientas que intentan resolver el mismo problema: robots.txt, esquemas de acceso de pago para crawlers como pay-per-crawl de Cloudflare y estándares de licencia como RSL. Ninguno se ha convertido todavía en un estándar generalizado. Un nuevo estándar solo funcionará si lo respaldan los propios desarrolladores de modelos. De lo contrario, se quedará en una declaración, aunque la firmen nombres importantes.

La segunda prueba tiene que ver con la diferencia entre entrenamiento y búsqueda. Usar noticias para entrenar un modelo y mostrarlas en la respuesta de un agente en tiempo real son situaciones distintas, tanto jurídica como económicamente. El breve comunicado no aclara de cuál de los dos escenarios parte SPUR. De ello depende cómo afectará la coalición a los productos con búsqueda y RAG.

Qué deberían hacer los equipos

Los equipos que construyen productos sobre datos de noticias, ya sean asistentes de búsqueda, agentes de investigación o sistemas de monitorización de mercado, deberían verificar de antemano el origen del contenido. Hay que saber qué fuentes entran en el índice, en qué condiciones y si existe un permiso por escrito. Resulta útil llevar un registro de fuentes con una anotación sobre el derecho de uso: cuando aparezcan los estándares, habrá que rehacer mucho menos el sistema.

Para los editores que aún no se han decidido, la coalición ofrece una plataforma de negociación ya montada. Conviene seguir si SPUR publica especificaciones técnicas y considerarlo el principal indicador de la seriedad del proyecto.