¿Quién es el propietario del código escrito por Claude Code?
(legallayer.substack.com)- El copyright del código asistido por IA depende de si existe una contribución creativa humana significativa, y los resultados creados principalmente por la IA y apenas tocados por una persona podrían no recibir protección
- El criterio clave es la meaningful human authorship; más que simplemente indicar un objetivo, pesan más las decisiones creativas de definir la arquitectura, filtrar los resultados y reorganizar el código
- Independientemente de si el código reúne o no los requisitos de copyright, si existen la work-for-hire doctrine o cláusulas amplias de cesión de PI, es muy probable que el código asistido por IA creado con tiempo, equipo, proyecto o herramientas licenciadas por la empresa termine siendo propiedad de la empresa
- Incluso si existe propiedad sobre el código, la contaminación por licencias open source es un problema aparte; en especial, los resultados que copian de forma sustancial y casi literal código de la familia GPL pueden derivar en infracciones de licencia
- Por ahora, los ejes relativamente claros son la falta de protección cuando no hay autoría humana, la atribución de derechos por contrato laboral y el riesgo de copia literal de código GPL; en la práctica, antes que una decisión judicial, pasan a ser más importantes la conservación de registros y el escaneo de licencias
Criterios de copyright y zonas aún no resueltas
- La protección por copyright solo se aplica a obras creadas por humanos, y los resultados generados principalmente por IA sin una contribución creativa humana significativa podrían no estar protegidos bajo los criterios actuales
- Incluso después del caso Thaler, la Corte Suprema no resolvió el fondo del asunto; se mantuvo la sentencia del DC Circuit, pero todavía no existe un precedente directo aplicado tal cual a resultados de programación asistida por IA
- La zona central que los tribunales aún no han tratado de forma directa es cuánta intervención humana se necesita en una obra asistida por IA
- A diferencia de una imagen generada íntegramente por IA, donde la intervención humana es 0, en el código suele haber personas que marcan parte de la dirección y aprueban resultados, por lo que la frontera es más difusa
- En el campo del software todavía no existe una sentencia que aplique de forma directa el principio de autoría humana a resultados de herramientas de programación con IA
- Si el código creado por IA fue aceptado casi sin modificaciones, podría ocurrir que nadie pueda reclamar copyright sobre él, lo que debilitaría la capacidad de reaccionar incluso si un competidor lo copiara tal cual
- El centro del análisis es la meaningful human authorship; más que escribir solo un objetivo, se valora de manera importante el juicio creativo de definir la estructura, filtrar resultados y rediseñar la solución
Cómo demostrar la autoría humana
- Una contribución humana significativa no se calcula de forma tajante por porcentaje ni por cantidad de ediciones; lo importante es si una persona realmente tomó decisiones creativas
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Selección de arquitectura
- Debe decidirse qué borradores rechazar
- Debe reconfigurarse el resultado para ajustarlo a un diseño determinado
- Si tras una instrucción breve como "crea un módulo de rate limiting para una API" la herramienta genera varios archivos y hace iteraciones, todavía no hay una conclusión clara sobre si la contribución humana sería suficiente ante un tribunal
- Un módulo muy retocado y reorientado por una persona tiene más posibilidades de ser reconocido como autoría humana, mientras que un código aceptado tal cual podría interpretarse en sentido contrario
- Allen v. Perlmutter sigue siendo un punto de referencia importante sobre qué tan suficiente debe ser la intervención humana, ya que incluso con más de 600 prompts y edición en Photoshop, se rechazó el registro de los elementos base creados por IA
- En Zarya of the Dawn, solo se registró el texto escrito por humanos y se excluyeron las imágenes creadas por Midjourney; este principio conecta con la idea de proteger por separado los elementos creados directamente por personas dentro de una codebase asistida por IA
- Los documentos de diseño sirven como evidencia
- Las decisiones de diseño registradas en mensajes de commit también sirven como evidencia
- Los ADR también sirven como evidencia
- Los logs de prompts que muestran cambios de dirección intencionales también ayudan
- Para ampliar la parte potencialmente protegible, conviene dejar registro de qué se decidió directamente y cómo se modificó
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La propiedad la define primero el contrato laboral
- Antes de analizar si el código puede estar protegido por copyright, primero hay que verificar a quién le corresponderían esos derechos desde el inicio
- Los contratos laborales habituales asignan a la empresa los entregables creados dentro del alcance del trabajo, lo que suele explicarse mediante la work-for-hire doctrine
- Los resultados creados usando tiempo laboral, proyectos de la empresa, equipos de la empresa o herramientas de programación con IA provistas por la empresa probablemente sean tratados como propiedad de la empresa, tanto si se trata de código escrito manualmente como de código asistido por IA
- En la práctica, los contratos suelen redactarse de forma más amplia que la doctrina básica, y si incluyen frases como las siguientes, podrían abarcar también el código asistido por IA
- Pueden incluir obras creadas usando equipos o recursos de la empresa
- Pueden incluir invenciones o desarrollos realizados durante el período de empleo
- Pueden incluir software creado con ayuda de herramientas licenciadas por la empresa
- En particular, la frase company-licensed tools puede extenderse incluso a proyectos personales
- Si la empresa implementó Claude Code, Cursor o Copilot para el equipo
- Y esas mismas herramientas se usaron en un proyecto personal fuera del horario laboral
- Entonces, bajo una cláusula amplia de cesión de PI, la empresa podría tener margen para reclamar derechos
- El texto señala que no es fácil sostener jurídicamente, sin más, que un resultado se convierta en obra derivada de la PI de la empresa solo porque el código corporativo estaba abierto en el IDE y la IA podía verlo
- Aun así, si el contrato está redactado de forma amplia, puede surgir una base aparente para reclamar, independientemente de lo que la IA haya hecho realmente
- Para separar un proyecto paralelo, lo más seguro es mantener completamente separados el flujo de trabajo con cuenta personal, equipo personal y herramientas pagadas por uno mismo
Riesgo de contaminación por licencias open source
- Aunque una persona o empresa sea dueña del código generado por IA, es un asunto distinto si ese código arrastra obligaciones invisibles de licencias open source
- Las herramientas de programación con IA se entrenan con grandes volúmenes de código público, incluido código bajo licencias copyleft como GPL y LGPL
- Las licencias copyleft hacen que, al distribuir una obra derivada de ese código, nazca también la obligación de publicarla bajo la misma licencia
- Si es una obra derivada de código GPL, también habría que publicar el propio código fuente bajo esa misma licencia
- No saber que existía la licencia no sirve como defensa
- El criterio del riesgo legal no es la similitud funcional, sino la copia literal sustancial
- Un resultado que simplemente funciona como código GPL
- Y un resultado que reproduce casi textualmente código GPL son problemas distintos
- El riesgo se concentra en la copia literal, pero sin un escaneo es difícil saber en cuál de los dos casos cae realmente una codebase actual
- A comienzos de 2026, en la chardet community dispute, se reescribió chardet con Claude y se redistribuyó bajo licencia MIT, lo que generó conflicto sobre si podía considerarse una implementación clean room
- Este asunto fue una disputa comunitaria, no una demanda judicial, por lo que no existe una conclusión legal definitiva
- Aun así, ya está bien establecido que copiar literalmente código de la familia GPL constituye una infracción de licencia
- Lo que todavía no está definido es si, cuando una salida de IA reproduce patrones de sus datos de entrenamiento, eso puede considerarse copia literal
- En la práctica de asesoría para fusiones y adquisiciones, este riesgo ya se considera un tema real, y el escaneo de licencias de codebases con IA ya forma parte de la due diligence
- Doe v GitHub discute si Copilot reproduce código licenciado sin atribución, y seguía en trámite ante el Ninth Circuit a abril de 2026
- La primera instancia desestimó la mayoría de las reclamaciones, pero la apelación sigue viva
- Independientemente del resultado del caso, GitHub agregó duplicate detection filters y la práctica de la industria también está cambiando
Qué hacer de inmediato en la práctica
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Ejecutar escaneo de licencias
- En una codebase asistida por IA, conviene priorizar primero un escaneo de licencias open source
- FOSSA — herramienta integral muy usada en entornos empresariales
- Snyk Open Source — su integración con GitHub facilita adaptarlo al flujo de trabajo de equipos de desarrollo
- Black Duck — suele usarse como estándar en due diligence de M&A
- Estas herramientas escanean la codebase para detectar coincidencias con bibliotecas open source conocidas y las licencias asociadas
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Registrar la contribución creativa humana
- La evidencia para demostrar una autoría humana significativa ya suele generarse durante el proceso normal de ingeniería, pero su valor aumenta si se conserva de forma intencional
- Los mensajes de commit deberían registrar qué se cambió y por qué, más que solo el resultado generado por la IA
- Registros como "Restructured Claude’s module architecture, rejected initial state management approach, rewrote error handling from scratch" pueden servir como evidencia
- Si solo queda algo como "Add rate limiting module", será difícil mostrar la contribución humana
- También conviene conservar mediante exportación o capturas de pantalla los registros de interacción de Claude Code y Cursor
- Los documentos de diseño, ADR y notas escritos antes del código generado pueden servir como rastro de que la estructura fue definida primero por una persona
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Revisar las cláusulas de PI del contrato laboral
- Hay que revisar directamente en el contrato los apartados de intellectual property, IP assignment y work product
- "Obras creadas durante el horario laboral" es más estrecho que "obras creadas usando recursos de la empresa"
- "Relacionadas con el negocio de la empresa" es más estrecho que "todo desarrollo de software"
- La frase company-licensed tools puede vincular incluso el uso de herramientas de IA en proyectos personales
- Si se quiere hacer un proyecto independiente
- Conviene negociar un carveout por escrito antes de empezar
- Conviene separarlo por completo en equipo personal, tiempo personal y herramientas personales
- Puede ser necesario avanzar asumiendo el riesgo de una posible reclamación de la empresa
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Verificar el tipo de términos de Anthropic
- Antes de un lanzamiento comercial, conviene revisar anthropic.com/legal y comparar consumer terms con commercial terms
- free / Pro transfiere al usuario los derechos sobre los resultados, pero ofrece un alcance más estrecho de IP indemnification
- API / enterprise amplía la cobertura de defensa frente a reclamaciones por infracción de copyright derivadas del uso autorizado y de los resultados, además de la cesión de derechos sobre la salida
- Aun así, este tipo de indemnización no resuelve por sí sola la contaminación GPL dentro de una codebase
- Esa parte debe gestionarse directamente con escaneo de licencias y gobernanza interna
Lo que ya está relativamente definido y lo que sigue abierto
- Hay tres ejes que ya son relativamente claros
- Las obras sin autoría humana no reciben protección por copyright
- La work-for-hire doctrine puede aplicarse sin importar cómo se generó el código
- La copia literal de código GPL constituye una infracción de licencia
- Hay dos ejes que los tribunales todavía no han delimitado con claridad
- Cuántas instrucciones y modificaciones humanas hacen falta en un flujo agentic para que exista autoría suficiente
- Si una salida de IA que reproduce patrones de los datos de entrenamiento debe considerarse copia literal
- Que estos temas escalen pronto a litigios de gran magnitud sigue estando en el terreno de la mera especulación
- En la práctica, donde esta incertidumbre se vuelve problema más rápido no es en los tribunales sino en la due diligence de M&A y en la evaluación de inversionistas institucionales
- Los compradores e inversionistas ya están haciendo estas preguntas como condición para cerrar operaciones, y aunque no sea tu situación inmediata, conviene tener listos desde ahora los registros y escaneos
3 comentarios
¿Se puede considerar que el código es objeto de protección?
Está incluido.
Opiniones de Hacker News
Esto hay que verlo como un caso del mismo tipo que la jurisprudencia sobre generación de imágenes
Como ya quedó claro en Zarya of the Dawn, los elementos escritos por una persona sí están protegidos, pero las imágenes generadas por IA no lo estuvieron, y tampoco recibieron copyright los diseños de personajes que una persona seleccionó, creó mediante prompts y curó
No veo que el código sea distinto. Pedirle a Claude que haga una función se parece más a pedirle a Midjourney que saque un cuadro que a escribir yo mismo la función
La razón por la que a los ingenieros les parece distinto suele ser la analogía con el compilador, pero un compilador es una herramienta determinista que da la misma salida con la misma entrada, y un LLM no lo es. La línea que traza la Copyright Office está justo ahí, y en el lado de las imágenes ya llegaron primero a esa conclusión
También es ambiguo si el hecho de que otra persona pueda volver a usar el mismo prompt y reproducir algo parecido invalida por sí mismo la pretensión de derechos de la primera persona
Un cert denial no fija la ley
La Corte Suprema puede rechazar revisar una apelación por muchas razones ajenas al fondo, así que eso por sí solo no deja el tema resuelto a nivel nacional
Que la Corte Suprema no haya revisado la apelación de Thaler no significa que haya aprobado la lógica del tribunal inferior ni que haya establecido una conclusión nacional; solo que la sentencia del DC Circuit sigue vigente, la postura de la Copyright Office se mantiene, y todavía no hay tribunales que hayan decidido lo contrario
Pero la frase citada ahora ya no aparece en TFA
No se me ocurre ningún precedente que confirme cuáles de los elementos enumerados bastan para reconocer autoría
En particular, me gustaría saber si alguna vez se ha reconocido como autoría humana el hecho de seguir rechazando resultados y redirigirlos hacia otra dirección
Lo que sí está claro por ahora es que las partes del código no escritas por una persona se pueden disclaim, y que la Copyright Office efectivamente exige divulgación y disclaimer. Me gustaría ver más material citable sobre esto
¿No es justamente la pérdida de esa fuerza precedente el principal efecto legal de revocarla?
En teoría, un precedente que no pasó por la Corte Suprema siempre puede discutirse, pero en la práctica la mayoría funcionan como ley hasta que se revierten. Este caso no me parece muy distinto
¿Que yo haya hecho code review cuenta como algo meaningful?
Si modifiqué y edité el código generado, ¿eso cuenta como autoría humana?
Un cert denial significa que la Corte Suprema no tomó el caso, no que haya aprobado la lógica del tribunal inferior ni que haya zanjado el asunto a nivel nacional
La sentencia del DC Circuit sigue viva y la postura de la Copyright Office sigue siendo consistente, pero esto se parece más a una doctrina estable que a una ley fijada por la Corte Suprema
Sí creo que quien dio instrucciones al agente debería tener el copyright del resultado, pero también creo que la base misma que permite que ese agente produzca algo se apoya en PI robada
En especial en OSS, me preocupa que este método haga posible el copyright washing, y por eso pienso que, si eres desarrollador OSS, lo correcto es publicar bajo la licencia copyleft más fuerte que puedas sostener
https://jackson.dev/post/moral-ai-licensing/
Si todavía conservas el original, ¿qué fue exactamente lo que te robaron?
Incluso en Dowling v. United States, 473 U.S. 207 (1985) se sostuvo que vender copias no autorizadas no convertía eso en propiedad "stolen, converted or taken by fraud" bajo la National Stolen Property Act
Si un tribunal determina que la salida de un LLM es suficientemente derivada, especialmente si ese LLM fue entrenado con originales infractores, entonces quien redistribuya esa salida derivada será responsable de infracción de copyright
Crear un LLM puede ser transformativo, pero la salida infractora en sí no lo es
Por eso, si el copyright más bien obstaculiza el progreso, me parece totalmente válido hacer excepciones
Community for Creative Non Violence v. Reid(https://en.wikipedia.org/wiki/Community_for_Creative_Non-Violence_v._Reid) muestra que, aunque una persona encargue un trabajo y dé dirección, eso no la convierte en autora; el autor es quien realmente hace el trabajo
Se puede transferir el derecho por contrato, pero después de casos como el del selfie del mono, también quedó bastante asentado que el copyright solo se concede a humanos
Un LLM no es humano, así que no puede tener copyright, y si no tiene copyright legal, tampoco tiene autoridad para transferírtelo
Cuando escribo código, también estoy influido por la enorme cantidad de código fuente que vi a lo largo de mi formación y carrera, y el LLM se parece en eso: afina su salida a partir del código que vio antes
Enseguida aparece la objeción de que "ese código no tenía derecho a ser leído", pero tampoco me convence mucho esa lógica. La mayoría del código del que aprendí tenía copyright, y salvo mi código personal, los derechos normalmente eran de otra persona. Incluso código confidencial bajo NDA o relacionado con defensa influyó luego en mi manera de programar
En arte pasa lo mismo. En fotografía me influyeron Ansel Adams, en pintura Bob Ross y muchos maestros más; tomé fragmentos vistos en trabajos ajenos y los mezclé con mi propia mirada para crear algo distinto
Aun así, no creo que solo por esa relación de influencia alguien pueda reclamar derechos sobre mi resultado
Mis juniors también aprendieron de mi código, y hasta tengo libros sobre desarrollo de software que escribí yo. Ojalá algún día mi trabajo artístico también tenga valor suficiente como para que alguien lo absorba
Mucho antes de que existieran los LLM, nunca quise que mi trabajo quedara sellado conmigo ni que mis ideas se fueran a la tumba
Al final, todos estamos sobre los hombros de gigantes, y sin absorber el trabajo previo no habríamos logrado ni una fracción mínima de lo que hemos hecho
Dentro de unas décadas estaré muerto y mi nombre se olvidará pronto, pero si el software, las fotos o las pinturas que hice dejan alguna pequeña onda en el tiempo, eso se sentiría como una pequeña inmortalidad
Me gustaría pedir que dejen de subir comentarios generados a HN
Las reglas no lo permiten, y ya se han visto más de 30 patrones así
Obviamente no puedo estar 100% seguro, pero por la evaluación del software y por el patrón general resulta bastante convincente
Véase https://news.ycombinator.com/newsguidelines.html#generated y https://news.ycombinator.com/item?id=47340079
Usé un asistente de IA en la respuesta y no volveré a hacerlo
La pregunta es divertida como ejercicio intelectual, pero en la práctica creo que al final se lo quedará la parte con dinero
Esperar que Anthropic no pueda quedarse con Claude Code solo porque lo escribió Claude me parece más un deseo que otra cosa
No todos los países favorecen implícitamente a la parte con más dinero, así que es difícil anticipar el resultado
Más que si lo escribió Claude, parece más plausible que la empresa tenga los derechos por los contratos laborales de los ingenieros que lo instruyeron
En cambio, el tema de las solicitudes de baja bajo la DMCA me parece más interesante, porque la DMCA exige que el reclamante afirme de buena fe que posee el copyright
Si después un tribunal concluye que la base de código fue escrita principalmente por IA y por tanto no es objeto de copyright, esas 8,000 takedowns podrían discutirse como reclamos DMCA de mala fe
Ese me parece un tema legal más separable y más realista que la propiedad en sí
En el sistema legal estadounidense parece relativamente claro que un modelo no es una persona y, por tanto, no puede poseer bienes ni volver a ceder por contrato una propiedad intelectual que ni siquiera posee
Aun así, da una sensación rara que a las autoridades parezca importarles poco el problema de que grok genere CSAM o revenge porn, como si al final las empresas solo quisieran apropiarse de lo bueno y esquivar la responsabilidad por lo malo
Desde la perspectiva de las empresas, esto parece una jugada bastante astuta
Primero usan claude code para crear cosas, y solo después se preguntan de quién es ese código
La gold rush que veo alrededor muestra la miopía de la gerencia. Incluso los EM de mi empresa están empujando a usar Claude lo más rápido posible
Primero, depender demasiado de Claude Code hace que pierdas comprensión de la base de código
Segundo, destruye buenos hábitos de desarrollo como XP o el code review. Ahora Claude termina revisando código de Claude
Tercero, arruina el trabajo en equipo. Como se vuelve más fácil y más barato que un solo desarrollador haga todo, desde backend hasta frontend, tareas que antes estaban divididas entre el equipo FE y el equipo BE
Cuarto, antes se ignoraban los comentarios con la idea de que el código mismo era la documentación, pero ahora por los límites de contexto hay que volver a escribir explicaciones para Claude. Cuando una persona no entendía, era culpa de esa persona; pero aceptar esta regresión por el contexto estrecho de Claude se siente injusto
Podría seguir, pero al final el motor de este cambio cultural es el dinero. Por eso lo llamo una gold rush y lo observo comiendo palomitas
Cuando salió Copilot por primera vez, había advertencias bastante claras de no usarlo en código de empresa por los problemas de atribución de licencias
¿Qué cambió ahora? ¿El ambiente dio vuelta porque Anthropic promete defensa legal e indemnify?
Backend y frontend deben diseñarse de forma acoplada, así que cuando los equipos están separados el costo de coordinación puede ser incluso mayor
Si el modelo mental humano se va desnutriendo poco a poco, se vuelve más difícil explicar responsablemente cómo funciona algo cuando falla y cuál es el plan a futuro
Incluso si se mete una generalización errónea, las IA pueden hacer pasar el código, la revisión y la aprobación, y entonces ya no sé quién está realmente al volante
En general, creo que es mejor que el equipo discuta juntos los requisitos y las trampas, pero que la responsabilidad de implementación recaiga en una sola persona
La EU AI Act añade otra capa más aquí
El Article 50 exige divulgar ante el usuario final el contenido generado o manipulado por IA, y esa obligación de transparencia recae sobre el deployer, no sobre el proveedor del modelo
Así que, incluso si el tema del copyright termina resolviéndose a favor del humano que hizo el prompt, las empresas que distribuyen a gran escala resultados asistidos por IA tendrían una obligación separada de divulgación
La mayoría todavía no está haciendo esto correctamente
La cuestión de la propiedad y la obligación de divulgación son independientes entre sí, pero las organizaciones suelen mezclar ambas
Esta disposición parece pensada más para cosas como videos hechos por IA para engañar haciéndolos pasar por reales que para código de aplicaciones internas
Si le diste a una herramienta la especificación del código que querías, parece bastante claro que ya aportaste una entrada creativa
Al final, ¿no se parece bastante a un compilador? Un LLM agent parece una herramienta mucho más avanzada que un compilador tradicional, capaz de producir resultados con especificaciones mucho menos detalladas
Para poseer ese código, el contratista tenía que ceder explícitamente los derechos
Por ejemplo, si solo escribo el prompt "haz un rate limiter en Python", yo no decidí la API, ni el algoritmo del bucket de solicitudes, ni dónde guardar los contadores
Solo dije hechos, y los hechos en sí no son creativos por naturaleza
Además, un compilador es distinto porque el binario resultante no se trata como una obra separada. Es parecido a convertir un formato de imagen a PDF: sigue siendo la misma obra
Un LLM, en cambio, no funciona así. La entrada puede ni siquiera ser objeto de copyright, y la salida no es una transformación mecánica sino que involucra elecciones
En el uso real, si ejecutas el mismo prompt 10 veces puedes obtener 10 resultados significativamente distintos
Por eso dudo que cualquier nivel de prompting baste como creatividad suficiente
La clave no es si diste una entrada, sino si la expresión creativa de la salida refleja autoría humana
En un compilador tradicional, el programador es autor de toda la expresión del código fuente; en un LLM, el programador solo aporta intención, y las decisiones expresivas sobre estructura, nombres, patrones e implementación las toma el modelo
Si esa diferencia es jurídicamente decisiva es algo que se está discutiendo en Allen v. Perlmutter, y como ya terminaron los escritos de summary judgment para inicios de 2026, ese caso podría convertirse en el próximo fallo de referencia
Todo esto es interesante en teoría, pero en la práctica creo que casi nunca importa
Casi nadie cree en serio que su código sea un moat fuerte, y en el terreno real también es débil la sensación de que sea algo sobre lo que se ejerza copyright
Yo también repetí fragmentos de código parecidos bajo varios empleadores, y supongo que la mayoría de ingenieros hizo lo mismo. También es común usar código tomado de lugares como Stack Overflow sin revisar con rigor la atribución
Este tema normalmente aparece en peleas cargadas de resentimiento. El ejemplo clásico es cuando Oracle demandó a Google por hacer que Android imitara demasiado sus API, y al final la Corte Suprema lo consideró fair use
También hubo hedge funds de alta frecuencia que demandaron a empleados que renunciaban, y en Estados Unidos cualquiera puede demandar por casi cualquier motivo
Así que es posible una pelea tipo Ellison contra Page y Brin hasta llegar a la Corte Suprema, pero siento que en el 99.9% de los casos en el trabajo real esto no tiene impacto
https://www.supremecourt.gov/opinions/20pdf/18-956_d18f.pdf
Muchísimos ven el código como una IP enorme y como secreto comercial
Como CTO, cuando digo que "en general el código no es un secreto tan extraordinario", a menudo veo caras de shock
Una empresa casi abandona un gran contrato porque pedían divulgar código fuente bajo NDA, y cuando expliqué por qué eso era una reacción exagerada, lo entendieron
Aun así, esa forma antigua de pensar sigue muy arraigada
En realidad eso es exactamente de lo que estamos hablando: si cada carácter del código que hace falta queda en la práctica predeterminado por las API que debes usar, entonces ahí no hay expresión artística ni copyright
Pero si diseñas una API completamente nueva, eso sí podría recibir protección
Puede que los fragmentos cortos que mencionaste no lo sean, pero en escalas mayores tanto empresas como individuos suelen creer que el código es propiedad intelectual protegida por copyright
Si el código no tuviera copyright, ¿de dónde sale la fuerza de la GPL?
Por ejemplo, ¿por qué un simple indicio de que código de Microsoft pudo mezclarse con ReactOS hace que un proyecto entre durante meses o años en locked-down review mode?
¿Por qué las empresas especifican en los contratos laborales que poseen el copyright del código?
Más bien me parece que, salvo por API, interoperabilidad o implementaciones demasiado triviales, casi todo el mundo reconoce la condición de copyright del código
Pregúntales a desarrolladores de emuladores o de ReactOS
https://reactos.org/forum/viewtopic.php?t=21740
Incluso la afirmación de que "el código generado por Claude Code o Cursor que no hayas modificado de manera significativa puede no tener copyright de nadie" tiene una excepción
Si ese código repitiera textualmente extractos sustanciales de una obra preexistente, el autor original todavía podría hacer valer su copyright y el tema pasaría de inmediato a ser uno de infracción