USA Today Co. demanda a OpenAI por $250 millones por entrenar modelos con sus artículos

USA Today Co. y varios periódicos locales de su cartera han presentado una demanda contra OpenAI. La editora afirma que la compañía copió «cientos de miles» de artículos para entrenar sus modelos y pide una indemnización de más de $250 millones. El documento llegó al tribunal el jueves 8 de octubre de 2026; Reuters fue el primero en informar de ello.

La demanda sostiene que el uso no autorizado del contenido «ha causado un daño real y continuo» a las publicaciones del grupo. Para un grupo de medios con una amplia red de redacciones regionales, es un argumento de peso: los periódicos locales viven del tráfico y de las suscripciones, y sus textos son, con frecuencia, los que acaban en los corpus de entrenamiento.

Otra demanda en una larga lista

USA Today Co. no es la primera. OpenAI ya se enfrenta a The New York Times, cuya demanda se presentó a finales de 2023. Entre los demás demandantes figuran:

• The Intercept (junto con Raw Story y AlterNet, demandas de 2024);
• Ziff Davis, propietaria de CNET, IGN y PCMag;
• la canadiense CBC/Radio-Canada;
• Encyclopaedia Britannica.

El esquema es parecido en todos los casos: el editor considera que sus archivos se utilizaron para entrenar modelos sin licencia y sin pago, y que el resultado compite con el original. La nueva demanda añade a este panorama a los medios regionales estadounidenses.

Lo que se sabe en cifras

De los materiales publicados se desprenden varios parámetros clave del caso:

• importe reclamado: más de $250 millones;
• volumen de contenido en disputa: «cientos de miles» de artículos;
• demandada: OpenAI;
• demandantes: USA Today Co. y varios de sus periódicos locales;
• fecha de presentación: jueves 8 de octubre de 2026;
• fundamento: infracción de derechos de autor en el entrenamiento de modelos.

En el texto disponible no figura la postura de OpenAI sobre esta demanda. En disputas similares, la compañía ha defendido su derecho a entrenar modelos con datos públicos y ha invocado el uso legítimo (fair use). Los tribunales aún no han fijado una línea común, y cada nuevo proceso aporta material para la práctica futura.

Por qué importa la cifra

La reclamación de $250 millones marca una referencia: el editor valora el daño en una suma comparable a los presupuestos anuales de grandes redacciones. Es también una señal para otros propietarios de contenido. Si los tribunales consideran fundados estos cálculos, licenciar archivos para entrenamiento pasará a ser una partida de gasto obligatoria y no una opción. Si no lo hacen, los desarrolladores de modelos conservarán margen para entrenar con la web abierta sin contratos específicos.

Por ahora el desenlace sigue abierto y el número de procesos crece. Para OpenAI, esto implica riesgos legales y, además, presión en las negociaciones: las empresas que ya han presentado una demanda negocian con más dureza que las que solo han recibido una oferta de acuerdo.

Conclusión práctica

Si construyes un producto sobre un LLM o entrenas tus propios modelos, comprueba el origen de tus datos: de dónde proceden los textos, si dispones de licencias y si puedes acreditarlo con documentos. Los editores, por su parte, deberían registrar qué materiales están accesibles para los bots y conservar pruebas del uso de su contenido. Conviene seguir la resolución del caso de The New York Times y la respuesta de OpenAI a la nueva demanda: con toda probabilidad, ambas definirán las condiciones en las que el mercado comprará y venderá textos para entrenar IA.