Cuando se habla de modelos abiertos o cerrados en inteligencia artificial, muchas veces se presta atención al código, a los pesos o a los datos de entrenamiento. Sin embargo, hay un elemento que a menudo pasa desapercibido y que, en la práctica, puede ser incluso más importante: la licencia.

La licencia es el contrato legal que define qué puede hacerse con un modelo de inteligencia artificial. Determina si puede utilizarse para fines comerciales, si puede modificarse, si puede redistribuirse o si existen restricciones sobre el tipo de aplicaciones que pueden construirse con él.

En otras palabras, la licencia establece las reglas del juego.

Dos modelos pueden tener exactamente el mismo grado de apertura técnica (por ejemplo, ambos pueden publicar sus pesos) y sin embargo ofrecer posibilidades completamente distintas dependiendo de la licencia bajo la que se distribuyan.

Por esta razón, comprender las licencias es fundamental para cualquier empresa, investigador o desarrollador que quiera utilizar modelos de inteligencia artificial en proyectos reales.

Licencias open source

Las licencias open source son las más abiertas desde el punto de vista legal. Permiten utilizar, modificar y redistribuir el software con pocas restricciones, siempre que se respeten ciertas condiciones básicas, como mantener el aviso de copyright original.

En el mundo del software existen muchas licencias de este tipo, pero algunas de las más conocidas son MIT, Apache 2.0 o GPL.

Cuando un modelo de inteligencia artificial utiliza este tipo de licencias, el acceso suele ser muy flexible. Los desarrolladores pueden integrar el modelo en aplicaciones comerciales, adaptarlo a sus necesidades o incluso construir nuevos sistemas a partir de él.

Este enfoque es especialmente atractivo para la comunidad investigadora y para las startups, ya que facilita experimentar y crear nuevas soluciones sin tener que negociar acuerdos específicos con la empresa que desarrolló el modelo original.

Sin embargo, las licencias abiertas también presentan ciertos desafíos. Una vez que el modelo se publica bajo una licencia muy permisiva, el creador pierde gran parte del control sobre cómo se utilizará. Esto puede permitir usos inesperados o incluso problemáticos, como la generación de contenido dañino o aplicaciones que el desarrollador original no había previsto.

Por esta razón, algunas organizaciones han intentado introducir variantes de licencias abiertas que incluyen requisitos éticos o limitaciones sobre ciertos usos.

Licencias semiabiertas

Entre las licencias completamente abiertas y las completamente propietarias existe una categoría intermedia cada vez más común en inteligencia artificial: las licencias semiabiertas.

En este caso, el modelo puede compartirse públicamente (por ejemplo, publicando los pesos entrenados) pero la licencia impone condiciones específicas sobre su uso.

Estas condiciones pueden limitar el uso comercial, exigir aprobación previa para determinados proyectos o restringir el uso por parte de ciertas organizaciones. En otros casos, la licencia permite utilizar el modelo libremente, pero prohíbe redistribuir versiones modificadas.

Este tipo de licencias intenta equilibrar dos objetivos que a menudo entran en tensión: fomentar la innovación y mantener cierto control sobre el modelo.

Desde el punto de vista de la empresa desarrolladora, las licencias semiabiertas permiten construir un ecosistema de desarrolladores alrededor del modelo sin renunciar completamente a su propiedad intelectual.

Sin embargo, para empresas y startups estas restricciones pueden representar un obstáculo importante. Un proyecto que parece viable desde el punto de vista técnico puede resultar imposible si la licencia limita el uso comercial o exige condiciones difíciles de cumplir.

Por eso, antes de integrar un modelo en un producto, es imprescindible analizar cuidadosamente su licencia.

Licencias propietarias

En el extremo opuesto se encuentran las licencias propietarias.

En este modelo, la empresa desarrolladora conserva prácticamente todos los derechos sobre el sistema. Los usuarios pueden acceder al modelo (normalmente a través de una API o una plataforma online) pero no pueden modificarlo, redistribuirlo ni ejecutarlo en sus propios sistemas.

Este es el modelo utilizado por muchos de los sistemas comerciales más conocidos del sector.

Las licencias propietarias permiten a las empresas mantener un control completo sobre el modelo, proteger su tecnología y establecer modelos de negocio basados en suscripciones o pagos por uso.

Para muchos usuarios, este enfoque también tiene ventajas. Los modelos propietarios suelen estar optimizados, actualizados continuamente y respaldados por infraestructuras que simplifican enormemente su uso.

Sin embargo, este modelo implica una dependencia total del proveedor. Los usuarios no tienen acceso al funcionamiento interno del sistema, no pueden auditarlo ni adaptarlo a necesidades específicas, y dependen de las decisiones comerciales de la empresa que lo controla.

Además, los costes pueden aumentar con el tiempo, especialmente cuando el modelo se integra en aplicaciones que requieren un gran volumen de consultas.

Por qué las licencias importan

En el ecosistema actual de la inteligencia artificial, la licencia de un modelo puede ser tan importante como su rendimiento.

Una licencia abierta puede permitir que una pequeña startup construya un producto innovador sin grandes inversiones iniciales. Una licencia restrictiva, en cambio, puede limitar completamente las posibilidades de un proyecto, incluso si el modelo es técnicamente excelente.

Por esta razón, entender las condiciones legales que acompañan a los modelos de inteligencia artificial se ha convertido en una parte esencial del desarrollo tecnológico.

En el próximo artículo veremos un ejemplo concreto que ilustra bien cómo la elección de una licencia puede influir en todo el ecosistema: los modelos desarrollados por la empresa china DeepSeek, que han generado un intenso debate sobre el futuro de los modelos realmente abiertos.