La medida también pone a Shutterstock a la par de competidores como Adobe, que anunció una promesa similar para los clientes empresariales en junio mientras revelaba sus propias actualizaciones generativas de IA.

La oferta de indemnización cumple con lo que el vicepresidente de productos de Shutterstock, Jeff Cunning, describió como una “necesidad principal” para los clientes empresariales que están preocupados por los riesgos que podrían derivarse del uso de imágenes creadas con IA. Si bien la mayoría de las revisiones humanas demoran uno o dos días en promedio, dijo que Shutterstock también tiene una forma de ofrecer una “revisión rápida”.

“Una de las mayores necesidades que han tenido nuestros clientes es que necesitamos esa confianza de licencia comercial para poder usar este contenido en todas las formas en que usamos el contenido de Shutterstock hoy”, dijo Cunning a Digiday.

Desde que Shutterstock anunció por primera vez sus herramientas de IA generativa el otoño pasado, ha realizado varias actualizaciones en la plataforma, incluido un nuevo generador de imágenes de IA que debutó en enero. En mayo, la compañía dijo que ofrecía indemnizaciones a algunos clientes empresariales no identificados, incluida una importante empresa de tecnología y una empresa de televisión, junto con nuevas formas de compensar a los contribuyentes de Shutterstock cuando su contenido es utilizado por modelos de IA. Shutterstock también tiene asociaciones relacionadas con la IA con las principales empresas de tecnología, incluidas Nvidia, Meta y LG, así como con OpenAI, cuyo generador de imágenes DALL-E fue capacitado en imágenes de Shutterstock.

A medida que más marcas de nivel empresarial buscan experimentar con IA, las preocupaciones por los derechos de autor siguen siendo importantes. La semana pasada, OpenAI se vio afectado por dos demandas separadas relacionadas con los derechos de autor, que siguieron a otra presentada a principios de este año por Getty Images contra la plataforma de inteligencia artificial Stability AI.

“Creo que nuestra demanda es innovadora aquí en un aspecto importante”, dijo Ryan Clarkson, socio gerente de Clarkson Law Firm, a Digiday la semana pasada después de presentar una de las demandas de OpenAI. “La forma en que la información personal de las personas se publica en línea, los derechos de propiedad sobre la información personal, no se han probado realmente en la forma en que presentamos nuestra teoría legal”.

A pesar del creciente número de quejas, algunas de las principales empresas de publicidad están avanzando con nuevos acuerdos de IA. El mes pasado, durante el Festival Cannes Lions, Omnicom anunció una nueva asociación con Google que ofrece una nueva herramienta para texto e imágenes generados por IA entrenados en contenido libre de derechos de autor.

Algunos expertos legales dicen que las empresas dudan más en usar contenido generativo en materiales de cara al público, como la publicidad, si existe la posibilidad de que pueda ponerlos en riesgo de demandas u otras críticas. Pero las ofertas de indemnización de Adobe y Shutterstock cubren las áreas más grandes donde las empresas se muestran reticentes.

Debido a que los modelos de IA de Shutterstock se entrenan con imágenes que afirma tener permiso para usar, ya es poco probable que alguien que use sus productos esté enganchado, ya que ya tiene licencia. Incluso si se trata más de una estratagema de marketing que de que Shutterstock se arriesgue para proteger a los clientes potenciales, la medida destaca aún más un problema clave para la industria y un obstáculo que ha impedido una mayor adopción.

Agregar más garantías de que el contenido realmente tiene licencia “reducirá mucha fricción al hacer estos acuerdos” y facilitará el proceso legal, dijo Katherine Gardner, socia del bufete de abogados Gunderson Dettmer. Sin embargo, también señaló que todavía hay tensión con otra área clave: ¿Cómo recopilan éticamente las empresas suficientes datos para ayudar a disminuir el sesgo y aumentar la precisión?

“Estás equilibrando estos problemas de infracciones y licencias con la realidad de que estos modelos necesitan tener acceso a más y más datos”, dijo. “[It] es realmente bueno para tener modelos más precisos que no están tan sesgados y tener acceso a muchos tipos diferentes de entradas de todas las secciones transversales de varios grupos demográficos”.