Sabían lo que rompían y lo llamaron 'doom loop': los documentos internos de OpenAI y Microsoft

Mother Jones ha publicado, en una pieza firmada por Monika Bauerlein el 22 de septiembre de 2026, extractos de documentos internos de OpenAI y Microsoft obtenidos en la demanda que la revista presentó hace dos años contra ambas empresas por entrenar sus modelos con contenido protegido por derechos de autor. Los extractos proceden de un escrito de 84 páginas presentado el 4 de septiembre por la publicación y otros demandantes; es un litigio similar a los abiertos por The New York Times, The Intercept y otros editores. Según Mother Jones, expresiones como "un robo asombroso de proporciones sin precedentes" no son suyas: aparecen en material interno de Microsoft, entre ellos las declaraciones de Brent Hecht, director de ciencia aplicada de la compañía. Un documento interno de Microsoft advertía, siempre según el escrito, que "millones de personas en todo el mundo pronto considerarán que los grandes modelos que aspiran todo su trabajo son un robo asombroso de proporciones sin precedentes", y reconocía que "casi nadie pretendió que el contenido que creó se usara de esta forma, ni es compensado por su uso".

El resto de los extractos dibuja un cuadro de conocimiento interno bastante preciso del daño. Jack Clark, director de políticas de OpenAI, escribió que la empresa estaba "creando sistemas que sustituyen el trabajo de las personas que definen la cultura de la sociedad". La propia investigación de Microsoft encontró que, al usar búsqueda con IA en lugar de buscadores tradicionales, los clics hacia artículos de noticias caen un 90%. Un abogado de Microsoft explicó que los chatbots están "diseñados para responder tu pregunta" en lugar de "darte una serie de enlaces para que los busques tú mismo". Otro perito citado en el escrito calcula que el tráfico de referencia hacia editores desde Google Search y Google Discover ha caído al menos un 30% desde la introducción de los resúmenes generados por IA. Y Hecht advirtió de que la IA había iniciado un "doom loop" —un bucle destructivo— que "amenazaría los fundamentos económicos de sus proveedores esenciales" y acabaría empeorando internet de forma indefinida.

Hay también pasajes de los que resulta difícil salir bien parado. Greg Brockman, cofundador y presidente de OpenAI, comentó entusiasmado a sus colegas que el producto "parece particularmente bueno prediciendo texto de artículos de noticias". Cuando otro directivo le habló de "un truco para saltarse el muro de pago de nytimes", Brockman respondió "ah, genial"; OpenAI llegó a alojar herramientas creadas por usuarios con ChatGPT para sortear ese mismo muro de pago. El escrito sostiene además que la recopilación no fue indiscriminada: en una versión de los datos de entrenamiento se priorizó contenido de calidad y los artículos periodísticos acabaron siendo el tipo más frecuente del conjunto, con el objetivo declarado de "aplastar la frescura... en el dominio de la actualidad real". También se descargaron conjuntos de datos existentes —uno destinado a investigación lingüística, con artículos de medios de pago— pese a que sus términos prohibían expresamente el uso comercial. Mientras tanto, el consejero delegado de Microsoft, Satya Nadella, declaró que las empresas de IA no deberían "acceder a datos violando unos términos de servicio".

Toca leerlo con dos cautelas, y las decimos claramente porque importan. La primera: esto es material seleccionado por una de las partes dentro de un escrito adversarial. Los documentos originales están bajo sello —la propia revista señala que solo los abogados pueden verlos y que ha pedido al juez poder difundirlos—, y ni OpenAI ni Microsoft ofrecen respuesta en la pieza. La segunda: una frase interna incómoda no resuelve la cuestión jurídica. El fair use estadounidense se decide sobre la naturaleza del uso y su efecto en el mercado, no sobre el tono de los chats internos. Lo que estos extractos sí acreditarían, si se confirman, es algo distinto y relevante: conocimiento. Dentro de las empresas se entendía el problema mientras públicamente se minimizaba.

Nuestra lectura: lo más interesante de todo esto no es el reproche moral, es el diagnóstico económico que, según el escrito, hicieron ellos mismos. "Doom loop" no es una consigna activista: es una descripción de ingeniería de un fallo en la cadena de suministro. Un modelo entrenado con internet necesita que alguien siga produciendo hechos nuevos —reporteros en juzgados, investigadores, gente que va, mira y verifica—. Si los clics a noticias caen un 90% y el tráfico de referencia un 30%, la fábrica de hechos se apaga y el modelo termina alimentándose de su propio eco. Ningún avance de capacidad compensa eso.

De ahí la tesis que venimos sosteniendo: lo que sobrevive a la commoditización es la procedencia. Cuando el texto es infinito y gratis, el valor se desplaza a lo verificable y atribuible: quién lo vio, quién lo firma, quién responde si es falso. A largo plazo somos optimistas, porque el propio interés de la industria empuja hacia mercados de licencias y compensación —es más barato pagar por hechos frescos y fiables que gobernar un internet de ruido—, y esos acuerdos ya están apareciendo. A corto plazo el coste es real y recae sobre redacciones que cierran antes de que ese mercado exista. Y una nota de transparencia que nos obliga: esta pieza es comentario sobre un trabajo ajeno que citamos y enlazamos. Existe porque alguien litigó, leyó 84 páginas y reporteó primero. Ese eslabón es exactamente el que el bucle amenaza.