Siempre he escrito con guión largo (—), influenciada por muchos autores. La raya está ahí, donde la respiración la pide y puesta con precisión, corta el silencio entre dos pensamientos. Yo escribo así porque he leído así, entendiendo que en la puntuación vive la intención.

Pero hoy uso este signo con menor frecuencia desde que se asocia, casi por reflejo, con un texto no humano generado por un LLM. La IA lo sobreusa de forma desproporcionada y vacía, porque aprendió su frecuencia, no su intención: lo coloca donde la estadística lo pide, no donde lo habrían puesto Cortázar, Hemingway o Didion.

Esa pequeña tragedia ortográfica ilustra lo que hace la IA, y por qué el conflicto con el derecho de autor del último tiempo, parte de dos premisas equivocadas:

1. La IA no copia el talento de los grandes escritores; extrae patrones, la frecuencia y ubicación probable de una palabra, y si muchas rayas. Eso, jurídicamente, no es infracción. La minería de datos para entrenar algoritmos no infringe la ley.

El derecho de autor protege la obra fijada, la expresión de la creatividad; no ideas, hechos ni reglas gramaticales. Mark Lemley llama a esto «uso no expresivo«: un modelo de IA no procesa millones de artículos y novelas porque valore la prosa, sino para mapear cómo interactúan los verbos y los sustantivos. La IA busca lo que la ley nunca quiso reservar a nadie: la gramática, la geometría, la estadística.

2. La romantización del derecho de autor. Los datasets incluyen obras de millones de autores difíciles de identificar; licenciar obra por obra puede ser operativamente inviable, y cuando la ley lo impone, solo los pocos actores con catálogo suficiente quedan en posición de negociar.

En las industrias creativas actuales, el autor casi nunca retiene sus derechos, los administra a través de un intermediario. El creador individual no es quien se sienta en la mesa. Lo que se ve como crisis de IP, es en realidad uno dentro mercado laboral creativo y para abordarlo, el camino es otro: normas de competencia, regulación sectorial, contratos transparentes y gestión colectiva.

El debate chileno reciente debió leerse así. Sin embargo, hace un par de semanas, el Congreso rechazó el art. 8 del Proyecto de Ley de Reconstrucción Nacional, que introducía una excepción de minería de datos en la Ley 17.336. La redacción era defectuosa pero corregible; el rechazo no resolvió el fondo. La norma sigue siendo necesaria.

No tenerla tiene costos, y caros. Mientras la innovación local será sólo accesible para quien pueda costear licencias de catálogos enteros, exigir licenciamiento obra por obra generará modelos de IA entrenada con datos incompletos y sesgada por lo que no pudo leer.

Hoy los modelos que usamos se entrenan con datos e idiomas extranjeros, y sus sesgos terminan siendo los nuestros. Si se prohíbe la minería de datos, las futuras herramientas de IA en salud, educación y justicia serán sistemas riesgosamente no representativos para nuestro contexto social.

El debate ignora esta asimetría, reforzamos un régimen obsoleto mientras cedemos a otros la infraestructura de la que dependeremos.