Inteligencia Artificial y Propiedad Intelectual en Nicaragua: ¿a quién pertenece lo que crea una máquina?

Hoy son pocos los despachos que no han probado alguna herramienta de Inteligencia Artificial generativa para redactar un escrito, resumir un expediente o programar una pequeña aplicación interna. El uso, en sí mismo, no plantea mayor problema; nadie discute que un procesador de texto o una base de datos jurídica son instrumentos legítimos del ejercicio profesional. La pregunta incómoda aparece después, cuando ese producto adquiere valor comercial y su autor quiere protegerlo: ¿esa obra le pertenece, o pertenece a todo el mundo por igual?

La legislación nicaragüense de propiedad intelectual —las Leyes 354, 380 y 312— se redactó pensando en inventores, diseñadores y escritores de carne y hueso, décadas antes de que la IA generativa produjera textos, imágenes o líneas de código indistinguibles de los de un humano. No hay en el país una ley autónoma sobre Inteligencia Artificial, ni una reforma dirigida específicamente a resolver estas dudas. Eso no significa que el fenómeno esté fuera del Derecho: significa que a los profesionales nos toca estirar el marco vigente, del mismo modo en que la dogmática penal estira conceptos clásicos frente a hechos que el legislador no previó.

La propiedad intelectual nicaragüense se divide en dos grandes familias, ambas administradas por el Registro de la Propiedad Intelectual, adscrito al MIFIC. La propiedad industrial protege invenciones, modelos de utilidad, diseños industriales y signos distintivos; exige registro previo para que el derecho nazca, y su lógica es la del monopolio temporal a cambio de divulgación. Los derechos de autor, en cambio, nacen desde el momento mismo de la creación —sin necesidad de trámite alguno— y protegen la forma en que una idea se expresa, no la idea en sí.

La Ley 354 protege también, sin necesidad de registro, los secretos empresariales y el know-how, por tiempo indefinido, mientras la información se mantenga confidencial y se adopten medidas razonables para resguardarla —un dato que cobra relevancia más adelante, al hablar de qué no debe ingresarse jamás a una plataforma de IA pública.

El uso de herramientas de IA no constituye, por sí mismo, una infracción a la Ley 312. Pero coloca al usuario en una intersección jurídica que hoy se litiga en tribunales de medio mundo, y que conviene descomponer en tres preguntas distintas, porque cada una tiene una respuesta diferente.

La primera es el riesgo del resultado: si el usuario le pide a la IA un guion con los personajes de una saga protegida, o una canción con la voz clonada de un artista, la obra final sí infringe derechos de terceros, y el responsable directo es quien dio la instrucción y comercializó el producto, no la plataforma. La regla es sencilla de enunciar, aunque no siempre de aplicar: si el resultado es sustancialmente similar a una obra humana ya protegida, hay plagio o creación de obra derivada no autorizada, sin que importe que la mano ejecutora haya sido un algoritmo.

La segunda pregunta —el problema del entrenamiento— es hoy el mayor campo de batalla legal a nivel global. Los modelos de lenguaje aprendieron analizando millones de libros e ilustraciones protegidos, sin pedir autorización a sus autores. Las empresas tecnológicas defienden que ese proceso es un uso transformador, porque el modelo extrae patrones estadísticos y no almacena copias literales; tribunales estadounidenses han empezado a acoger ese argumento frente a demandas de gremios de escritores. En Nicaragua, la Ley 312 no contempla ninguna excepción de minería de textos y datos, de modo que el asunto queda en un vacío normativo genuino, no resuelto ni a favor ni en contra.

La tercera pregunta —la que más práctica tiene para un despacho— es la de la autoría, y a ella dedico el resto de este artículo, porque es la que determina si el trabajo que produce un profesional con ayuda de estas herramientas puede, en efecto, registrarse a su nombre.

La Ley No. 312, en sintonía con el Convenio de Berna, protege las creaciones intelectuales originales que provienen del intelecto humano. No hay en ese texto —ni podría haberlo, dada la fecha de su redacción— una sola referencia a la autoría de una máquina, y ese silencio se interpreta de forma restrictiva: si una obra es producto exclusivo de un algoritmo, a partir de una instrucción simple, carece de autor en el sentido que exige la ley, y nace directamente en el dominio público. Esto no es una sanción, es una ausencia de protección: cualquier tercero podría copiar ese libro, reproducir ese logotipo o reutilizar esa aplicación sin incurrir en responsabilidad alguna, porque sencillamente no hay un derecho exclusivo que violar.

Frente al Registro de la Propiedad Intelectual, el principio se traduce en una regla operativa concreta: en el formulario de solicitud, la autoría debe recaer siempre en una persona natural, y bajo ninguna circunstancia debe figurar el nombre de una plataforma de IA en los campos de autor, coautor o titular de derechos patrimoniales. No se trata de ocultar información relevante —el rol de la IA fue instrumental, no creativo, y por eso no se declara—, sino de llenar el formulario con la verdad jurídica del proceso: quien tuvo el criterio, la dirección y el control del resultado fue una persona, y esa persona es la autora.

Conviene despejar, sin embargo, un malentendido frecuente. Que la ley no mencione la Inteligencia Artificial no equivale a que toda obra asistida por IA quede desprotegida; equivale a que la protección depende enteramente de cuánta aportación humana pueda demostrarse. Una IA usada como herramienta de dictado, de corrección de estilo o de generación de un primer borrador que luego se reescribe, se estructura y se somete a criterio editorial humano no despoja a esa obra de su condición de creación intelectual. El problema aparece únicamente cuando la intervención humana es inexistente o meramente decorativa.

Las plataformas comerciales de IA generativa han unificado, en buena medida, su postura contractual: ceden al usuario los derechos de explotación comercial sobre el resultado, pero se eximen expresamente de responsabilidad frente a reclamos de terceros. Es una fórmula favorable en apariencia, que conviene leer con cuidado antes de asumir que resuelve el problema de fondo.

En todos los casos anteriores subsiste una cláusula de indemnidad: si el resultado comercializado resulta sustancialmente idéntico a una obra protegida de un tercero, la plataforma no asume la defensa legal ni el riesgo económico. Ese riesgo recae, sin excepción, sobre quien vendió o publicó el producto final.

Esa letra pequeña explica por qué la autorización contractual de la plataforma es una condición necesaria, pero no suficiente. Aun con luz verde comercial de OpenAI, Midjourney o Anthropic, el usuario nicaragüense sigue sujeto al filtro adicional que impone la Ley 312: la plataforma le permite usar el resultado libremente, pero solo la aportación humana demostrable le permite registrarlo como propio frente al MIFIC.

La propiedad intelectual no agota el análisis. El mismo gesto de introducir información en una plataforma de IA activa, en paralelo, dos cuerpos normativos distintos que rara vez se discuten juntos con el Derecho de Autor, pero que conviene tener presentes desde el primer momento en que un despacho decide incorporar estas herramientas a su flujo de trabajo.

La Ley No. 787, Ley de Protección de Datos Personales (2012), que dio origen a la Dirección de Protección de Datos Personales (DIPRODAT), obliga a quien recolecta o trata datos de un tercero —el nombre de un cliente, su número de cédula, los hechos de su caso— a contar con su consentimiento informado y a resguardar esa información conforme a los principios de finalidad y seguridad que la propia ley exige. Cuando un abogado copia esos datos dentro de un chat de IA alojado en servidores fuera de Nicaragua, está realizando, en los hechos, una transferencia internacional de datos personales: el profesional sigue siendo el responsable del tratamiento frente a su cliente, con independencia de que el proveedor tecnológico incluya sus propias cláusulas de privacidad en el contrato de servicio. Esta es, en la práctica, la razón jurídica de fondo detrás de la recomendación —ya adelantada en la cláusula de confidencialidad del apartado anterior— de no introducir datos identificativos de clientes en plataformas públicas sin depurarlos primero.

Aquí conviene resolver una duda que surge de inmediato en la práctica: usar el contenido de una sentencia judicial ya publicada en internet —como ocurre con cualquier base de jurisprudencia de acceso público— ¿infringe la Ley 787? La respuesta, como regla general, es negativa, por dos razones que conviene separar. La sentencia es un acto público del Estado: el principio de publicidad de las actuaciones judiciales exige que las resoluciones sean conocidas, precisamente para que exista control social sobre la justicia y para que sirvan de precedente, y el nombre de los jueces y magistrados que la suscriben no es un dato personal en sentido protegido, sino información institucional, ligada a su función pública y no a su esfera privada. Además, como toda ley de protección de datos comparable, la Ley 787 exceptúa del régimen de consentimiento a la información proveniente de fuentes de acceso público —aquellos datos que una autoridad legítima ya puso a disposición de cualquiera—, siempre que el uso posterior sea compatible con el propósito que justificó la publicación original; analizar, comentar o sistematizar sentencias con fines doctrinales o informativos encaja exactamente en ese propósito, que es, de hecho, la razón por la cual el propio Poder Judicial las difunde.

El matiz aparece, no con los jueces, sino con las partes del proceso. El nombre de un magistrado que firma una sentencia es dato institucional; el nombre de la víctima de un delito sexual, o el de un menor de edad involucrado en un proceso de familia, sigue siendo un dato personal sensible aunque conste en una resolución ya publicada, y repetirlo sin ningún filtro puede exceder el propósito original de la publicación, que era dar a conocer el criterio judicial, no exponer indefinidamente a una persona vulnerable. La práctica más prudente es citar la sentencia por su número, fecha y tribunal, y reproducir su razonamiento jurídico, reservando la anonimización para los datos de partes especialmente vulnerables cuando el punto de derecho analizado no exige identificarlas.

La Ley No. 1042, Ley Especial de Ciberdelitos (2020), aporta una capa de responsabilidad de naturaleza penal, no civil, que puede coexistir con cualquier disputa de propiedad intelectual sin sustituirla. Tipifica conductas como el acceso indebido a sistemas informáticos, el fraude informático y la suplantación de identidad por medios tecnológicos, entre otras. Su relevancia frente a la IA generativa aparece en dos escenarios concretos: cuando una herramienta se emplea para clonar la voz, la imagen o el estilo reconocible de una persona real sin su consentimiento, con fines de lucro o de engaño —lo que puede constituir suplantación de identidad, además de una eventual infracción a la Ley 312—; y cuando el entrenamiento o la obtención de un conjunto de datos involucró un acceso no autorizado a un sistema informático, conducta que se sanciona con independencia de que el resultado final infrinja o no un derecho de autor.

La lectura conjunta de ambas leyes con la Ley 312 deja una conclusión práctica: antes de preguntarse si una obra asistida por IA es registrable, el profesional debería preguntarse primero qué datos introdujo para producirla y a quién retratan sus resultados. Son dos filtros previos, y ambos pueden generar responsabilidad aunque la cuestión de la propiedad intelectual, en sí misma, quede resuelta sin problema.

Tómese un supuesto habitual en la práctica del gremio: un abogado decide comentar el Código Procesal Civil de Nicaragua confrontándolo con el de Honduras. Para ello graba audios con sus observaciones, que una plataforma de IA convierte en texto; revisa cada resultado, da nuevas instrucciones para corregirlo, y descarta deliberadamente transcribir literalmente doctrina ajena, limitándose a los textos legales, que son de dominio público. El producto final es un código procesal comentado, con análisis comparado propio. ¿Cómo queda esa obra frente a la Ley 312?

El punto de partida es que los textos legislativos —el código nicaragüense y el hondureño— no tienen dueño: cualquier persona puede copiarlos, imprimirlos y distribuirlos libremente, de modo que trabajar directamente sobre ellos no genera, de entrada, ningún riesgo de plagio. El valor jurídico de la obra no está en el texto de la ley, que sigue siendo público, sino en el aporte original: el comentario, el análisis comparado, la sistematización del contraste entre ambos ordenamientos. Ese esfuerzo intelectual es, por definición, creación única del abogado que lo realizó, y es precisamente lo que la Ley 312 protege bajo la figura de la obra derivada o compilación con aportes originales.

El uso de la IA, lejos de debilitar esa protección, queda neutralizado por la forma en que se empleó. Grabar audios para que una IA los transcriba es usar una herramienta de mecanografía avanzada, sin aporte creativo alguno de la máquina; y el hecho de que los resultados se revisaran y corrigieran una y otra vez demuestra que el control creativo permaneció, en todo momento, en manos humanas. La IA actuó como editor o asistente de redacción, mientras que el criterio jurídico —qué comparar, cómo interpretarlo, qué corregir— vino siempre del abogado. El resultado: titularidad plena sobre los comentarios y el análisis comparado, con la única salvedad de que esa titularidad nunca se extiende al texto legal subyacente, que sigue siendo, y seguirá siendo, de todos.

Plantéese ahora un supuesto distinto. Dos personas, sin conocerse ni comunicarse entre sí, deciden escribir sobre el mismo tema jurídico apoyándose en la misma plataforma de IA. Cada una redacta sus propias preguntas, revisa los resultados y termina publicando un texto. ¿Qué probabilidad existe de que ambas obras resulten idénticas? ¿Responde eso al azar, o al propio funcionamiento del algoritmo?

La respuesta técnica es que la identidad literal es, en la práctica, casi imposible. Los modelos de lenguaje no funcionan como una base de datos que devuelve siempre la misma respuesta ante la misma pregunta: generan cada palabra de forma probabilística, encadenando la opción estadísticamente más plausible dentro de un margen de variación deliberado. Dos preguntas distintas —y dos personas rara vez formulan una instrucción en los mismos términos exactos— ya bastan para que las respuestas diverjan de forma sustancial, y aunque el prompt fuera idéntico, la mayoría de estas plataformas introduce variabilidad adicional en cada generación. Por eso, hallar dos textos de cierta extensión que coincidan palabra por palabra es un indicio mucho más fuerte de que uno copió al otro, que de una coincidencia genuina producida por la herramienta.

Lo que sí es plausible —y aquí está el matiz que suele pasarse por alto— es una semejanza estructural notable: los mismos apartados, los mismos ejemplos recurrentes, argumentos organizados en el mismo orden. Esto no ocurre por azar puro, sino por el propio diseño del algoritmo: un modelo entrenado con enormes volúmenes de texto tiende a reproducir los patrones dominantes que encontró para ese tema en particular, de modo que dos consultas independientes sobre el mismo asunto jurídico convergen hacia estructuras parecidas, aunque la redacción concreta difiera. Es, en cierto sentido, el equivalente moderno de que dos abogados sin contacto entre sí construyan un dictamen con la misma secuencia clásica de hechos, fundamentos y conclusión: la convergencia responde a un molde compartido, no a que uno haya leído el trabajo del otro.

Jurídicamente, esa distinción entre identidad literal y semejanza estructural determina tres consecuencias diferentes. La primera es que, si ninguno de los dos autores tuvo acceso a la obra del otro, no existe plagio entre ellos por más que sus textos se parezcan: el Derecho de Autor sanciona la copia, no la coincidencia de ideas ni el uso de una herramienta común, y la doctrina de la creación independiente protege a ambos frente a una eventual acusación mutua. La segunda es que esa misma semejanza puede delatar un riesgo distinto y más serio: que ambas obras, sin que ninguno lo supiera, reproduzcan sustancialmente un tercer texto preexistente y protegido que el modelo absorbió durante su entrenamiento —en cuyo caso cada autor enfrentaría, de forma independiente, un reclamo del verdadero titular, no entre sí. La tercera es la que más debería preocupar a ambos de cara al registro: cuanto más determinada esté la obra por el patrón del algoritmo y menos por decisiones propias y distinguibles de cada autor, más débil es la aportación humana de cada uno sobre esos tramos comunes, y el MIFIC —o un tercero que los copie a ambos— podría cuestionar precisamente la porción que no logran diferenciar como propia.

La defensa frente a este escenario es la misma que ya se recomendó para el registro: la bitácora de desarrollo. Si un autor publica primero y el segundo aparece después con un texto de estructura casi idéntica, solo un historial de instrucciones, borradores e iteraciones propias —anterior a la publicación ajena— permite demostrar que la coincidencia nació del tema y de la herramienta común, y no de haber copiado el trabajo ya publicado por el otro.

Como el sistema registral nicaragüense no está diseñado para procesar coautorías entre un ser humano y una máquina, declarar la intervención de la IA de forma incorrecta —o simplemente torpe— puede provocar el rechazo de plano de la solicitud. La estrategia legal recomendable consiste en estructurar el expediente posicionando a la IA como una herramienta instrumental, exactamente al mismo nivel que un procesador de texto o un compilador de software, y apoyarse en tres pilares.

• El formulario de solicitud. La persona natural debe figurar como único autor; bajo ninguna circunstancia debe aparecer el nombre de la plataforma en los campos de autoría o titularidad. La declaración de originalidad se sostiene jurídicamente si la disposición final, la arquitectura del contenido y el criterio editorial son producto de la selección humana, con independencia de que la IA haya generado fragmentos concretos de texto o de código.
• La memoria descriptiva. Al redactar el documento que acompaña el depósito ante el RPI, conviene centrar la exposición en la arquitectura del proyecto —el diagrama de flujo, la lógica de organización, la estructura del análisis— y no en el texto generado, porque esas decisiones de diseño son inequívocamente humanas y sostienen, por sí solas, la solicitud.
• La bitácora de desarrollo. Aunque no se presenta ante el MIFIC salvo que exista oposición, conservar los prompts, los borradores intermedios y los ajustes manuales construye una prueba interna —una suerte de chain of title— que permite acreditar, ante un litigio futuro, que la obra final refleja un esfuerzo humano suficiente para gozar de protección.

Cuando la obra tiene componentes claramente distinguibles —código fuente, interfaz gráfica, contenido jurídico redactado por el profesional—, resulta prudente fragmentar intelectualmente el registro. Si en el futuro se cuestiona el uso de IA en la generación de una parte del código, el resto de la obra —la sistematización jurídica, el diseño de la interfaz— conserva su blindaje legal intacto, porque su originalidad no depende del componente cuestionado.

Cuando el trabajo con IA ocurre dentro de una relación contractual —un despacho que encarga una aplicación, un cliente que contrata servicios profesionales asistidos por estas herramientas—, los riesgos dejan de ser abstractos y se convierten en materia de negociación. Conviene incorporar, como mínimo, seis estipulaciones.

• Regulación del uso de la IA. Autorización expresa (o prohibición) para emplear herramientas generativas en la ejecución del contrato, exigiendo plataformas con licencia comercial y configuración de opt-out frente al entrenamiento de modelos con la información del proyecto.
• Garantía de autoría humana. El prestador garantiza que la arquitectura, selección y redacción final de los entregables cuentan con intervención humana sustancial, de modo que el resultado sea efectivamente registrable bajo la Ley 312.
• Restricción sobre datos confidenciales. Prohibición expresa de introducir código propietario, datos personales o secretos empresariales —protegidos por la Ley 354— en plataformas de IA de acceso público cuyas políticas no garanticen exclusión del entrenamiento.
• Indemnidad por infracción de terceros. Dado que las plataformas de IA no responden si su resultado se asemeja al de un tercero, el prestador debe asumir contractualmente esa responsabilidad frente al cliente.
• Cesión total de derechos patrimoniales. Transferencia expresa, conforme al artículo 18 de la Ley 312, de los derechos de reproducción, modificación, distribución y comercialización sobre los entregables.
• Custodia de la bitácora de desarrollo. Obligación de conservar, durante un plazo determinado, los registros técnicos —repositorios, versiones previas, historial de instrucciones— que permitan acreditar la autoría humana ante el MIFIC o ante un tribunal.