Como coautor del trabajo, esta aportación analiza el impacto que la litigación reciente está teniendo sobre el encaje jurídico del entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial cuando el proceso requiere reproducir obras o prestaciones protegidas, y lo hace a partir de un caso especialmente relevante: la sentencia del Landgericht (Tribunal Regional/Territorial) de Hamburgo de 27 de septiembre de 2024. El artículo parte de una premisa: el entrenamiento de IA no es una actividad “neutral” desde la perspectiva de la propiedad intelectual, porque normalmente presupone actos de reproducción/ extracción de materiales protegidos; la cuestión decisiva es si esos actos quedan amparados por límites o excepciones (en particular, los de minería de textos y datos, TDM) y bajo qué condiciones. La aportación sitúa el caso alemán como un laboratorio normativo para la UE. En el Derecho europeo, la Directiva (UE) 2019/790 configuró un sistema dual de TDM: (i) una excepción orientada a investigación científica (art. 3) y (ii) otra, de alcance más general, condicionada a que el titular no haya reservado expresamente el uso (art. 4, con posibilidad de opt-out). A partir de esa arquitectura, el trabajo explica por qué la controversia sobre IA se desplaza de “si entrenar infringe” a “en qué condiciones puede entrenarse” (acceso lícito, finalidad, sujetos legitimados, preservación de copias, y eficacia de reservas/opt-out). El análisis del pronunciamiento de Hamburgo permite iluminar varias cuestiones estructurales: qué se considera “uso relevante” a efectos de derechos exclusivos; qué peso se otorga a la finalidad investigadora; y cómo se valora la relación entre el conjunto de datos y la obtención posterior de conocimiento (entrenamiento) dentro del perímetro de la excepción. El artículo desarrolla, además, la dimensión procesal y práctica del problema: el conflicto no se resuelve solo con categorías abstractas, sino con criterios operativos sobre trazabilidad de datos, prueba del cumplimiento de requisitos de la excepción y control de riesgos de divulgación o reutilización. En esa línea, la aportación muestra por qué las decisiones sobre TDM/entrenamiento afectan a tres frentes: (1) titulares de derechos, que buscan preservar control y valor económico; (2) desarrolladores/operadores de IA, que necesitan certidumbre para el entrenamiento; y (3) autoridades y tribunales, que deben aplicar límites en un contexto tecnológicamente complejo y con alto impacto económico y social. El caso alemán resulta especialmente útil para identificar puntos de fricción: la frontera entre investigación y explotación, la eficacia real del opt-out cuando el contenido está en línea, y la proporcionalidad de las salvaguardas exigibles. En conjunto, la aportación no se limita a comentar un fallo, sino que lo utiliza como vehículo para ordenar el debate europeo sobre IA y propiedad intelectual: define el problema jurídico, encuadra los instrumentos normativos pertinentes (TDM y reservas), identifica consecuencias para la práctica y anticipa las líneas argumentales que previsiblemente se consolidarán en litigación futura. Así, contribuye a clarificar el mapa de riesgos y soluciones en un ámbito donde los cambios tecnológicos están tensionando el equilibrio tradicional entre incentivos a la creación, acceso a la información y desarrollo de innovación.