Britannica y Merriam-Webster demandan a OpenAI por casi 100.000 artículos

Encyclopedia Britannica y Merriam-Webster demandaron a OpenAI en Nueva York, alegando que la empresa utilizó sus materiales para entrenar ChatGPT sin permiso. Según los editores, el bot no solo se basa en sus textos de referencia, sino que también es capaz de reproducir fragmentos de casi 100 mil artículos demasiado cerca del original.

¿Cuáles Son las Demandas?

La demanda se presentó el 13 de marzo de 2026 en Nueva York. Britannica y Merriam-Webster acusan a OpenAI en dos frentes: violación de derechos de autor y uso de sus marcas en un contexto que, a su juicio, engaña a los usuarios. No se trata de algunas respuestas controvertidas, sino de un conjunto de materiales que los editores han estado recopilando, editando y monetizando durante décadas como un producto de referencia. Ahora, según los demandantes, esta base de conocimiento ayuda a entrenar una interfaz competidora sin licencia y sin compensación.

Una parte clave de las demandas se refiere no solo al entrenamiento del modelo en sí, sino también a lo que sucede en la salida. Los editores argumentan que ChatGPT es capaz de producir respuestas que, según ellos, a veces reproducen sus artículos casi textualmente. Para marcas de referencia, esto es particularmente doloroso: si un usuario obtiene una definición lista, explicación o referencia histórica directamente en el chat, tiene menos razones para visitar el sitio web, adquirir una suscripción o interactuar con el editor original.

En Qué Insisten los Editores

En el centro de la disputa hay un conflicto típico de la IA generativa: la tesis de que "el modelo aprende de datos generales" frente a la acusación de que el producto finalmente sustituye la fuente original. En el caso de Britannica y Merriam-Webster, los demandantes intentan demostrar precisamente la segunda lógica: el valor lo crean ellos, pero el usuario final recibe un resultado de referencia casi listo dentro de ChatGPT. Por lo tanto, la demanda se construye en torno a varios temas recurrentes:

• uso de sus materiales de referencia para entrenar el modelo sin permiso;
• respuestas de ChatGPT que, según ellos, a veces repiten artículos casi textualmente;
• la escala de las demandas: casi 100 mil artículos y materiales;
• el riesgo de que un usuario obtenga valor dentro del chat y nunca llegue al recurso original;
• demandas de marca registrada, si la marca del editor ayuda a legitimar una respuesta creada por otro.

Los editores de referencia ocupan una posición especial en esta disputa. Su contenido es breve, estructurado, factual y diseñado para proporcionar una respuesta directa a una pregunta — precisamente este formato es particularmente conveniente para modelos de lenguaje grandes. Por lo tanto, el conflicto aquí se ve más severo que en el caso de columnas largas o textos literarios: un artículo de enciclopedia o entrada de diccionario casi coincide perfectamente con lo que un usuario espera de un chatbot en un clic.

Por Qué la Disputa Se Intensifica

La nueva demanda no surgió de la nada. Aproximadamente seis meses antes, las mismas empresas ya habían presentado una demanda similar contra Perplexity. Esto muestra que no se trata de un conflicto aislado con una plataforma específica, sino de una estrategia más amplia: los editores quieren impugnar el enfoque mismo mediante el cual los servicios de IA construyen una interfaz de respuesta sobre los archivos de otras personas y luego retienen a la audiencia. Si esta lógica se establece en los tribunales, la presión recaerá no solo en los chatbots sino también en respuestas de búsqueda de próxima generación. Esta es una prueba importante de los límites aceptables del mercado.

Una cosa es cuando un modelo aprende estadísticamente de un gran corpus de textos y formula una nueva respuesta con sus propias palabras. Otra es cuando reproduce fragmentos reconocibles o efectivamente reemplaza un producto de referencia de pago. El tribunal probablemente tendrá que resolver varios aspectos simultáneamente: dónde termina el aprendizaje y comienza la copia, qué tan apropiadas son las referencias a una marca conocida, y si tales respuestas pueden considerarse una sustitución directa del contenido original.

OpenAI, como otros desarrolladores de modelos, ya está operando en un entorno donde la presión de los titulares de derechos solo crece. Para la empresa, esta demanda es particularmente incómoda porque la presentan no simplemente medios o autores individuales, sino dos marcas de referencia clásicas cuyo valor se construye sobre precisión, edición y confianza en sus formulaciones. Si los demandantes pueden demostrar convincentemente la reproducción sistemática de contenido, fortalecerá la posición de quienes exigen que las empresas de IA licencien datos en lugar de usarlos por defecto.

Qué Significa Esto

El caso de Britannica y Merriam-Webster muestra que la principal cuestión legal en torno a la IA generativa está cambiando de la pregunta abstracta "¿se puede aprender de textos ajenos?" a la más práctica "¿se puede luego reemplazar ese producto ajeno con esto?" Si el tribunal ve ChatGPT no solo como una herramienta de síntesis sino como un competidor directo de las publicaciones de referencia, la presión sobre el mercado de licencias, asociaciones y restricciones en la salida de respuestas aumentará drásticamente.