Ley de Propiedad Intelectual: Rechazan norma IA y abre debate para empresas

La Comisión de Hacienda de la Cámara de Diputadas y Diputados rechazó el artículo 8 del proyecto de Ley de Reconstrucción Nacional, una norma que buscaba modificar la Ley de propiedad intelectual para permitir determinados usos de obras protegidas en el desarrollo y entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial.

La decisión vuelve a poner en el centro del debate la relación entre IA, derechos de autor, cumplimiento normativo y estrategia tecnológica empresarial.

Para CIO, CTO, gerentes TI y tomadores de decisión, el punto no es solo jurídico. La discusión impacta en cómo las organizaciones diseñan políticas de uso de datos, seleccionan proveedores de IA, gestionan contenidos internos y reducen riesgos asociados a modelos entrenados con información de origen incierto.

¿Qué rechazó la Comisión de Hacienda?

El artículo rechazado proponía incorporar una excepción al derecho de autor para actividades vinculadas con minería de datos y entrenamiento de inteligencia artificial. Según reportes de prensa, la norma habría permitido reproducir, adaptar y usar contenido periodístico, audiovisual, musical y cultural para entrenar modelos de IA sin solicitar autorización ni pagar a sus creadores.

The Clinic informó que el artículo fue rechazado por 7 votos en contra, 5 a favor y una abstención. También indicó que una indicación sustitutiva ingresada por el Gobierno fue rechazada tras una votación de 6 votos a favor, 6 en contra y una abstención.

¿Por qué importa la Ley de propiedad intelectual para las empresas que usan IA?

La Ley de propiedad intelectual chilena protege los derechos que adquieren los autores sobre obras literarias, artísticas y científicas por el solo hecho de su creación. Además, reconoce derechos patrimoniales y morales asociados al aprovechamiento, paternidad e integridad de la obra.

En términos empresariales, esto significa que el uso de IA generativa no puede evaluarse solo desde la productividad. También debe analizarse desde cumplimiento, trazabilidad, seguridad de la información, contratos con proveedores y exposición reputacional.

Para una organización B2B, los principales riesgos están en:

Uso de contenidos protegidos sin autorización clara.
Entrenamiento o ajuste de modelos con información de terceros.
Generación de piezas comerciales, técnicas o legales sin trazabilidad.
Dependencia de proveedores que no explicitan origen de datos.
Brechas entre innovación tecnológica y gobierno corporativo.

Lo relevante es que el rechazo no cierra el debate. Más bien confirma que las reglas sobre IA, datos y propiedad intelectual seguirán evolucionando.

Las implicancias para CIOs, CTO y gerentes TI

La decisión reduce, por ahora, la posibilidad de una excepción amplia dentro de la Ley de Propiedad Intelectual para entrenamiento de IA. Sin embargo, no elimina la necesidad de gobernanza interna.

Las áreas de tecnología deberían revisar cómo se están usando herramientas de IA en procesos corporativos, especialmente en marketing, desarrollo de software, análisis documental, atención al cliente, reportería interna y automatización de contenidos.

Desde una mirada ejecutiva, hay tres prioridades inmediatas:

Cumplimiento: verificar que el uso de IA respete derechos de autor, confidencialidad, contratos y políticas internas.
Continuidad operacional: evitar dependencia de herramientas sin control sobre datos, licencias o disponibilidad.
Resiliencia: documentar procesos, proveedores, datasets y criterios de aprobación para reducir riesgos futuros.

CNN Chile informó que el proyecto fue despachado por la Comisión de Hacienda tras una sesión extensa y que continuará su revisión en otras comisiones. Por lo tanto, las empresas deberían monitorear el avance legislativo antes de tomar decisiones estratégicas definitivas.

¿Qué deberían hacer ahora las empresas que ya usan IA?

El uso de IA en empresas no requiere detenerse, pero sí ordenarse. La recomendación para equipos TI y legales es avanzar hacia políticas internas explícitas, medibles y auditables.

Un marco mínimo debería incluir:

Inventario de herramientas de IA utilizadas por equipos internos.
Criterios sobre qué datos pueden cargarse en plataformas externas.
Revisión contractual de proveedores tecnológicos.
Lineamientos para uso de contenidos protegidos.
Registro de casos de uso críticos.
Capacitación a usuarios de negocio y equipos técnicos.

Las señales que deja este debate para el mercado chileno

El rechazo del artículo muestra que la adopción de inteligencia artificial en Chile no dependerá solo de capacidades técnicas o inversión en plataformas. También dependerá de confianza, legitimidad, gobernanza y respeto por marcos regulatorios existentes.

Para los tomadores de decisión, la señal es clara: la IA debe integrarse con una arquitectura de control. Esto incluye políticas de datos, evaluación de proveedores, revisión legal, ciberseguridad y monitoreo de cambios normativos.

En este escenario, las empresas que avancen con IA bajo criterios de cumplimiento tendrán una ventaja: podrán innovar con menor fricción, reducir riesgos de implementación y sostener la confianza de clientes, usuarios y socios estratégicos.

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