{"id":463,"date":"2025-12-12T01:12:16","date_gmt":"2025-12-12T01:12:16","guid":{"rendered":"https:\/\/aldomonges.com\/aldomonges\/?p=463"},"modified":"2025-12-12T01:12:16","modified_gmt":"2025-12-12T01:12:16","slug":"la-batalla-por-el-contenido-acaba-de-dar-un-giro-ahora-hay-un-estandar-para-cobrar-a-las-companias-que-saquen-la-web","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aldomonges.com\/aldomonges\/?p=463","title":{"rendered":"La batalla por el contenido acaba de dar un giro: ahora hay un est\u00e1ndar para cobrar a las compa\u00f1\u00edas que saquen la web"},"content":{"rendered":"

Cuando usamos\u00a0Gemini<\/a>,\u00a0ChatGPT<\/a>\u00a0o\u00a0Grok<\/a>, es f\u00e1cil pensar que esa capacidad para producir resultados en pocos segundos roza lo extraordinario, incluso con sus fallos habituales. Pero no hay misterio: dependen de modelos entrenados con cantidades masivas de informaci\u00f3n. Ese proceso ha encendido un debate cada vez m\u00e1s intenso sobre c\u00f3mo se utiliza todo ese contenido y hasta d\u00f3nde llega el control de quienes lo generan. En ese clima aparece una propuesta que intenta poner cierto orden.<\/p>\n

La extracci\u00f3n masiva de contenido.<\/strong>\u00a0El crecimiento acelerado de la IA ha dejado al descubierto el mencionado fen\u00f3meno. Las compa\u00f1\u00edas recurren a rastreadores propios y a conjuntos de datos elaborados por terceros que agregan material procedente de miles de sitios web. Para los editores, el problema no es solo la escala, sino la falta de transparencia sobre qu\u00e9 se recopila, c\u00f3mo se utiliza y qui\u00e9n obtiene beneficios. El choque entre estos intereses ha alimentado demandas y debates sobre el equilibrio entre innovaci\u00f3n y derechos de autor.<\/p>\n

Qu\u00e9 es RSL 1.0.<\/strong>\u00a0Ahora llega\u00a0RSL 1.0<\/a>, un est\u00e1ndar abierto dise\u00f1ado para que los editores puedan expresar, de forma legible por m\u00e1quinas, c\u00f3mo debe utilizarse su contenido en la era de la IA. La iniciativa surge del RSL Collective y del RSL Technical Steering Committee, donde participan compa\u00f1\u00edas de internet, medios y organizaciones de est\u00e1ndares como Yahoo, Ziff Davis y O\u2019Reilly Media. El objetivo es que los medios puedan definir reglas transparentes de uso y licencia que los sistemas de IA deban respetar.<\/p>\n

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Un est\u00e1ndar operativo.<\/strong>\u00a0Aqu\u00ed aparece en escena el archivo robots.txt, que ha sido la herramienta fundamental para guiar a los rastreadores de la web, permitiendo o denegando acceso a determinadas rutas de un sitio. Esa simplicidad fue \u00fatil durante a\u00f1os, aunque no contemplaba usos concretos como el entrenamiento de modelos de IA. RSL 1.0 da un paso m\u00e1s y describe permisos diferenciados mediante categor\u00edas como \u201cai-input\u201d, pensada para el entrenamiento, o \u201cai-index\u201d, vinculada a la indexaci\u00f3n cl\u00e1sica. La categor\u00eda \u201cai-all\u201d permite bloquear cualquier uso relacionado con IA.<\/div>\n
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La idea es que con este sistema los editores puedan definir l\u00edmites espec\u00edficos sin perder visibilidad en los buscadores. Las reglas siguen siendo simples, pero ahora mucho m\u00e1s informativas.<\/p>\n

Resolviendo una limitaci\u00f3n clave<\/strong>. Hasta ahora, seg\u00fan los impulsores de la iniciativa, un editor que quiera evitar ese uso debe aceptar que su contenido deje de aparecer tambi\u00e9n en la b\u00fasqueda tradicional, porque Google no ofrece una opci\u00f3n individual para separar ambos \u00e1mbitos. Para los cofundadores del RSL Collective, \u201cRSL proporciona exactamente esa capa que faltaba\u201d, al permitir un control independiente entre ambos usos.<\/p>\n

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\"Chatbots\"<\/div>\n<\/div>\n
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El modelo de contribuci\u00f3n.<\/strong>\u00a0Una de las novedades m\u00e1s destacadas de RSL 1.0 es el sistema de \u201ccontribuci\u00f3n\u201d, pensado para que creadores y organizaciones sin \u00e1nimo de lucro puedan exigir aportaciones a los sistemas de IA que utilicen su material. La iniciativa se ha desarrollado junto a Creative Commons y busca reforzar la sostenibilidad del digital commons, que re\u00fane miles de millones de recursos abiertos en la web. Su directora ejecutiva, Anna Tumad\u00f3ttir, se\u00f1ala que \u201ces imprescindible que existan opciones de reparto justo m\u00e1s all\u00e1 de las licencias comerciales, para poder seguir sosteniendo los bienes comunes y proteger el acceso al conocimiento en la era de la IA\u201d.<\/p>\n

Una adopci\u00f3n amplia.<\/strong>\u00a0La publicaci\u00f3n de RSL 1.0 ha generado un respaldo notable entre editores, plataformas y organismos t\u00e9cnicos, adem\u00e1s de contar con el apoyo de proveedores de infraestructura como Cloudflare, Akamai y Fastly. Su implicaci\u00f3n es relevante porque estos servicios pueden aplicar de forma directa las reglas que los editores definan.<\/p>\n<\/div>\n

Ahora bien, aunque RSL 1.0 introduce un marco m\u00e1s claro para expresar reglas de uso, no soluciona todos los problemas que plantea el entrenamiento de modelos de IA. El est\u00e1ndar depende de que los rastreadores lo respeten y de que los proveedores de infraestructura lo apliquen, de modo que las empresas que ignoren estas se\u00f1ales podr\u00edan seguir recopilando contenido sin autorizaci\u00f3n. Tampoco est\u00e1 claro c\u00f3mo afectar\u00e1 a editores peque\u00f1os que carecen de recursos para negociar con grandes plataformas.<\/p>\n<\/div>\n

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El avance de la IA ha cambiado la forma en que interactuamos con la informaci\u00f3n, aunque a menudo olvidemos que detr\u00e1s de esos resultados r\u00e1pidos hay contenido creado por millones de personas. Toca esperar para saber si RSL 1.0 conseguir\u00e1 equilibrar las reglas de juego.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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