GEMA VS. OPENAI: LA BATALLA LEGAL QUE DEFINE EL FUTURO DE LA IA GENERATIVA / GEMA VS. OPENAI: THE LEGAL BATTLE DEFINING THE FUTURE OF GENERATIVE AI

En noviembre de este año (2025) el tribunal falló a favor de GEMA, confirmando que el uso de obras protegidas para entrenar IA requiere autorización y pago de derechos, por lo que OpenAI deberá indemnizar a la sociedad por los derechos no abonados y los costes judiciales.

A pesar de que la sentencia no es firme, y de que todavía podría haber nuevos pronunciamientos que arrojen luz sobre cómo conjugar los derechos de propiedad intelectual con el uso de IA, la entidad de gestión GEMA se puso manos a la obra en buscar alguna forma de asegurar una remuneración justa, y propone un modelo de licencia de “dos columnas”:

•             Primera columna: licencia para los proveedores de IA. GEMA propone que los usuarios de la licencia paguen un porcentaje sobre sus ingresos netos generados por herramientas de IA, cuando utilicen (o por lo menos, no puedan evitar utilizar) obras protegidas para su entrenamiento.
•             Segunda columna: licencia para los usos posteriores de música generada por IA. Si se reutiliza esa música —por ejemplo, como música de fondo en plataformas o contenidos— los creadores originales recibirían compensación por esta “segunda vida” del contenido.

Con ello GEMA busca crear un sistema más justo y sostenible, reconociendo que el valor de la IA surge del uso de contenidos creados por personas.

En este caso el litigio se ha circunscrito al uso de letras de canciones, no obstante, existen multitud de servicios de Inteligencia Artificial que además se dedican a procesar y generar melodías, sobre los cuales cabría esperar la misma suerte que la de Open IA siempre que no hayan gestionado las autorizaciones correspondientes.

España y las licencias colectivas: un proyecto que no prosperó
El pasado año (2024), el ministerio de cultura de España trató de impulsar el Proyecto de Real Decreto que regulaba la concesión de licencias colectivas ampliadas para la explotación masiva de obras protegidas en el desarrollo de modelos de IA de uso general.

El proyecto se apoyaba en el artículo 12 de la Directiva (UE) 2019/790, que permite, de manera voluntaria, la creación de licencias colectivas ampliadas para facilitar el acceso legal a grandes volúmenes de datos protegidos por derechos de autor. La intención era garantizar un trato equitativo a todos los titulares, permitiendo a autores y artistas participar en la cadena de valor generada por el uso de sus obras y recibir remuneración a cambio de su cesión.

No obstante, el proyecto no aclaraba cómo, cuándo ni en qué cuantía se establecería la compensación, ni abordaba la situación de autores que pudieran oponerse a la cesión de sus obras.

La excepción de minería de datos
La Directiva Europea 2019/790 introdujo un marco específico para la minería de textos y datos (TDM, por sus siglas en inglés), un tema directamente vinculado con las licencias colectivas que hemos venido analizando.

La norma mencionada define la TDM como la actividad que utiliza técnicas automatizadas para copiar y analizar grandes volúmenes de obras digitales, con el fin de extraer patrones, tendencias o correlaciones. Esto incluye, tal como nos confirma la sentencia de Múnich, la preparación de sets de datos para entrenar sistemas de IA generativa.

En España, esta excepción se incorporó mediante el Real Decreto-ley 24/2021, que de acuerdo con su artículo 67, se permite reproducir y extraer obras legalmente accesibles para TDM sin autorización del titular, siempre que las copias se conserven solo el tiempo necesario y cumpliendo la normativa de protección de datos.

Dejando de lado las excepciones para fines científicos, el régimen general de excepción queda excluido cuando el titular haya reservado expresamente este uso mediante medios adecuados.

Esto quiere decir que tanto el proyecto del Real Decreto Ley español, como los modelos de licencias ampliadas que ha propuesto GEMA, deberían incluir un mecanismo de “opt-out” para los titulares de derechos que no deseen autorizar tal uso.

Esta es precisamente una de las críticas dirigidas al Proyecto de Real Decreto español: aunque reconoce la posibilidad de que los titulares se opongan al uso de sus obras para el entrenamiento de sistemas de IA, no establece mecanismos efectivos para hacer valer ese derecho. Ello plantea la duda de si tal oposición puede ser realmente operativa en la práctica, especialmente considerando la naturaleza descentralizada y difícilmente controlable del entorno digital.

Qué cabría esperar de los tribunales españoles
A falta de poder analizar la fundamentación jurídica de la sentencia de Múnich, no resulta muy descabellado aventurarse a señalar que el uso de obras para entrenamiento de IA también constituye una infracción de derechos de propiedad intelectual en España, y por tanto permitiría reclamar la correspondiente indemnización y acción de cesación.

La fundamentación jurídica de tal observación podría servirse tanto la Ley de Propiedad Intelectual, que prohíbe la cesión de los derechos en formatos que no estén expresamente previstos en el momento de la cesión, como de la normativa expuesta en materia de la excepción por minería de datos, por la cual, el eventual uso de una obra protegida para entrenamiento de IA tendría que realizarse de una forma muy acotada y en cualquier caso, permitiendo que el autor se oponga a ello.

No obstante, únicamente cuando alguien decida emprender acciones, que idealmente sería una entidad de gestión en representación de multitud de afectados, sabremos definitivamente qué opinan los tribunales españoles.

Claves del caso GEMA: precedentes, retos y transparencia para la IA
Sin duda alguna, aunque no se trate todavía de una sentencia firme, este caso marca un precedente importante que refuerza la posición de las entidades de gestión de derechos frente al imponente lobby de las empresas de IA generativa: el entrenamiento de IA con obras protegidas por los derechos de autor supone una infracción. Así lo ha estimado Múnich y lo mismo cabría esperar, a priori, de los tribunales españoles.

No obstante, de lo ocurrido se puede extraer una conclusión clara: los esfuerzos no se centran en prohibir lo ilegal, sino encontrar formas de “legalizar la infracción” intentando, al menos, remunerar a los titulares de derechos. El modelo de licencias de GEMA sugiere que la licencia será inevitable; detener la IA y el contenido online resulta imposible.

Una vez asumida la necesidad de establecer un sistema de licencias, surgen retos importantes: ¿cómo fijar el precio de la licencia? ¿cómo distribuirlo entre los titulares de derechos? ¿cómo monitorear el uso sobre el que se calcula dicho precio? Todas estas preguntas recuerdan a los años de incertidumbre vividos en España con la compensación por copia privada, y considerando los sectores empresariales implicados, esta discusión no será menos compleja.

Finalmente, si se aplica un sistema como el propuesto, se abrirá una nueva etapa para los proveedores de IA, quienes deberán garantizar mayor transparencia, implementar auditorías internas y aplicar filtros, aunque la propia naturaleza de la minería de datos haga que el control total sea difícil de alcanzar.

In November of this year (2025), the court ruled in favour of GEMA, confirming that the use of protected works to train AI requires authorisation and payment of royalties, meaning that OpenAI must compensate the society for unpaid royalties and legal costs.

The ruling is not final, and there could still be new pronouncements that shed light on how to reconcile intellectual property rights with the use of AI. However, the management entity GEMA has already set to work to find a way to ensure fair remuneration and proposes a ‘two-column’ licensing model:

•             First column: licence for AI providers. GEMA proposes that licence users pay a percentage of their net income generated by AI tools when they use (or at least cannot avoid using) protected works for training purposes.
•             Second column: licence for subsequent uses of AI-generated music. If that music is reused — for example, as background music on platforms or in content — the original creators would receive compensation for this ‘second life’ of the content.

The purpose of this system is to create a fairer, more sustainable system, recognizing that the value of AI stems from content originally created by humans.

In this case, the dispute has been limited to the use of song lyrics. However, there are many artificial intelligence services that also process and generate melodies, which could face the same fate as Open IA if they have not obtained the necessary authorisations.

Spain and Extended Collective Licences: A Project That Did Not Prosper
In 2024, Spain’s Ministry of Culture attempted to promote a Royal Decree regulating the granting of extended collective licences for the large-scale use of protected works in the development of general-purpose AI models.

The draft relied on Article 12 of Directive (EU) 2019/790, which voluntarily permits the creation of extended collective licences to facilitate lawful access to large volumes of copyright-protected data. The goal was to ensure fair treatment for rightsholders, allowing them to participate in the value chain generated through the use of their works and to receive remuneration in exchange for such use.

However, the project failed to clarify how, when, or in what amount compensation would be determined, nor did it address the situation of authors who might oppose the use of their works.

The Text and Data Mining Exception
Directive (EU) 2019/790 introduced a specific framework for text and data mining (TDM), a topic directly linked to the collective licensing schemes discussed above.

The Directive defines TDM as the use of automated techniques to copy and analyse large volumes of digital works in order to extract patterns, trends, or correlations. This includes, as confirmed by the Munich ruling, the preparation of datasets for training generative AI systems.

In Spain, this exception was incorporated through Royal Decree-Law 24/2021. Under Article 67, works that are lawfully accessible may be reproduced and extracted for TDM without the authorization of the rightsholder, provided that copies are kept only for the time necessary and that data protection rules are observed.

However, it should be emphasised that the general exception regime does not apply when the rights holder has expressly reserved this use by appropriate means.

This means that both the Spanish Royal Decree-Law draft and the extended licence models proposed by GEMA should include an opt-out mechanism for right holders who do not wish to authorise such use.

And this is precisely one of the criticisms levelled at the Spanish draft Royal Decree: although it recognises the possibility for rights holders to object to the use of their works for training AI systems, it does not establish effective mechanisms for enforcing that right. This raises the question of whether such opposition can really be effective in practice, especially considering the decentralised and difficult-to-control nature of the digital environment.

What to Expect from Spanish Courts
Pending access to the full legal reasoning of the Munich judgment, it is not unreasonable to venture that the use of works for AI training also constitutes an infringement of intellectual property rights in Spain. This means that the affected parties could take the appropriate actions for cessation and compensation.

This assessment may be grounded both in the Spanish Intellectual Property Act—which prohibits the assignment of rights in formats not expressly foreseen at the time of assignment—and in the TDM framework described above, under which the use of a protected work for AI training would need to be carried out in a highly restricted manner and, in any case, allow the author to object.

However, only when an action is brought—ideally by a collective management organization representing a large number of affected creators—will we know definitively how Spanish courts interpret the matter.

Key points of the GEMA case: precedents, challenges and transparency for AI
There is no doubt that, even though the ruling is not yet final, this case sets an important precedent that strengthens the position of rights management organisations against the powerful lobby of generative AI companies: training AI with copyrighted works constitutes an infringement. This is the ruling in Munich, and the same could be expected, a priori, from the Spanish courts.

However, one clear conclusion can be drawn from the events: efforts are not focused on prohibiting illegal activity, but rather on finding ways to ‘legalise infringement’ by attempting, at the minimum, to remunerate rights holders. The GEMA licensing model suggests that licensing will be inevitable; stopping AI and online content is impossible.

Once the need for a licensing system is accepted, significant challenges emerge: How should licence fees be set? How should they be distributed among rightsholders? How should usage be monitored for the purpose of calculating fees? These questions recall the years of uncertainty in Spain surrounding private copying levies—and given the industries involved, the present debate will be no less complex.

Finally, if a system such as the one proposed is implemented, a new era will dawn for AI providers, who will have to ensure greater transparency, implement internal audits and apply filters, even though the very nature of data mining makes full control difficult to achieve.