Amazon enfrenta una demanda colectiva de creadores de YouTube por entrenar Nova Reel con videos de terceros

Tres creadores de YouTube presentaron una demanda colectiva contra Amazon en el tribunal federal de Seattle. Afirman que la empresa descargó sus videos de YouTube sin permiso y utilizó ese material para entrenar Nova Reel — el modelo de generación de vídeo propio de Amazon disponible a través de Amazon Bedrock.

Quién presentó la demanda

Los demandantes son Ted Entertainment — la empresa detrás de los canales h3h3 Productions y H3 Podcast Highlights — así como el creador del canal de golf MrShortGame Golf Matt Fischer y el equipo de Golfholics. Según la demanda, cuentan colectivamente con más de 2,6 millones de suscriptores, aproximadamente 4 mil millones de visualizaciones y más de 5.800 vídeos originales en YouTube.

La demanda fue presentada el 3 de abril de 2026 en la corte distrital federal para el Distrito Occidental de Washington. Formalmente, se trata de un intento de convertir el caso en una demanda colectiva en nombre de un grupo más amplo de creadores de contenido. Los demandantes solicitan compensación, recuperación de ganancias obtenidas ilícitamente e interdicción que podría afectar la distribución futura del modelo.

"Si tal elusión de protección permanece impune, los autores serán menos propensos a publicar su trabajo en

YouTube".

Cómo se describe el scraping

La demanda clave se centra en la sección 1201 de la DMCA — una disposición sobre la elusión de medidas técnicas de protección. Los autores no simplemente cuestionan el hecho de ver videos públicos. Su posición es más fuerte: Amazon supuestamente utilizó herramientas de descarga automatizadas, máquinas virtuales y rotación de direcciones IP para extraer masivamente archivos de vídeo y eludir las limitaciones de YouTube.

La demanda menciona específicamente los conjuntos de datos académicos HD-VILA-100M y HD-VG-130M. Contienen no los videos mismos, sino enlaces a videos de YouTube. Según los demandantes, para convertir tales listas de URL en datos de entrenamiento para el modelo, Amazon tuvo que descargar archivos reales de la plataforma — y este paso, en su opinión, viola la ley y los términos de servicio de la plataforma.

• Los demandantes creen que YouTube ya contiene barreras técnicas para la extracción masiva de videos.
• Amazon, según la demanda, eludió estas barreras utilizando infraestructura automatizada.
• La disputa no es solo sobre derechos de autor, sino también sobre el método de adquisición de datos.
• Un requisito separado es prohibir el uso del modelo si fue entrenado en el conjunto de videos disputado.

Otro argumento importante de los demandantes se refiere a la irreversibilidad del entrenamiento. Argumentan que una vez que el contenido se incorpora en un modelo, no puede simplemente ser "removido hacia atrás", por lo que el daño no se limita al hecho de la descarga. Esto hace que el caso sea incómodo para Amazon: incluso si el conjunto de datos disputado ya no se usa, las preguntas sobre la versión ya entrenada de Nova Reel no desaparecen.

Por qué esto importa para Amazon

Nova Reel es el modelo de vídeo de Amazon, presentado en diciembre de 2024 y disponible a través de Bedrock. Según la documentación de AWS, puede generar videos a partir de texto e imágenes, admite clips de 6 segundos a 2 minutos, y la versión 1.1 añadió modo multifotograma y mejor consistencia de estilo entre escenas.

Para Amazon, esto no es un experimento secundario, sino parte de una gran apuesta en IA generativa empresarial. En este contexto, la demanda no solo golpea la reputación. Plantea preguntas sobre el origen de los datos con los que se pudo haber entrenado el modelo.

Si el tribunal acepta la lógica de los demandantes, el riesgo surgirá no solo para Amazon, sino para cualquier empresa que tomó conjuntos de datos académicos de enlaces de YouTube y luego descargó masivamente los videos originales para entrenar modelos de vídeo. Esto también es parte de una serie más amplia de demandas. Los mismos demandantes ya han presentado demandas similares contra Nvidia, Meta, ByteDance, Snap, OpenAI y Apple.

La estrategia general es clara: atacar no el entrenamiento abstracto en internet abierto, sino el mecanismo técnico específico a través del cual las empresas supuestamente eludieron la protección de la plataforma y convirtieron videos públicamente disponibles en activos comerciales de IA.

Qué significa esto

Este caso podría convertirse en una de las disputas más significativas sobre datos de video para IA. Si el tribunal está de acuerdo en que la descarga masiva de videos de YouTube para entrenar modelos viola la DMCA incluso cuando el contenido está públicamente disponible, los desarrolladores tendrán que reconsiderar no solo los conjuntos de datos, sino toda la cadena de recopilación de datos para video generativo.