Niantic, la empresa detrás del éxito global de Pokémon GO, ha revolucionado el sector de la inteligencia artificial (IA) con un ambicioso proyecto que aprovecha la enorme cantidad de datos geoespaciales generados por millones de jugadores en todo el planeta. Su Gran Modelo Geoespacial (LGM), en el que se integran multitud de tecnologías avanzadas, se presenta como una de las iniciativas más innovadoras para conectar los mundos digital y físico, superando los límites convencionales de la realidad aumentada y la cartografía digital.
Este movimiento ha generado expectación e interrogantes sobre el modo en que se utilizan los datos de los jugadores, así como sobre el futuro de la interacción humano-máquina. En este artículo analizamos en profundidad, con máximo nivel de detalle y desde múltiples perspectivas, cómo Niantic está liderando la creación de una IA geoespacial basada en la experiencia de juego y exploración real, las implicaciones tecnológicas y éticas, así como las aplicaciones que podrían transformar sectores enteros en los próximos años.
El Gran Modelo Geoespacial (LGM) de Niantic: Innovación basada en datos reales
Niantic ha definido su Gran Modelo Geoespacial (LGM, por sus siglas en inglés) como un sistema de inteligencia artificial geoespacial capaz de interpretar el mundo físico con una precisión y profundidad sin precedentes. Inspirado en el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como los que emplean los chatbots, este modelo trasciende el ámbito textual y visual para internarse de lleno en la comprensión y representación del espacio físico.
La base de esta revolución tecnológica reside en el aprendizaje automático a gran escala aplicado a “millones de escenas” recolectadas desde perspectivas peatonales, gracias a las funciones de escaneo de los juegos Pokémon GO, Ingress, Peridot y la aplicación Scaniverse. El LGM se alimenta de miles de millones de imágenes y escaneos 3D obtenidos de localizaciones reales, asociadas a coordenadas precisas y a diferentes condiciones de luz, estaciones del año y puntos de vista.
Con estos datos, Niantic ha entrenado más de 50 millones de redes neuronales dotadas de más de 150 billones de parámetros, lo que permite la operación en más de un millón de ubicaciones en todo el mundo. Gracias a este enfoque, el modelo no solo identifica ubicaciones, sino que es capaz de inferir, reconstruir y anticipar partes invisibles de una escena, tal como hace el cerebro humano cuando imagina lo que hay tras una esquina basándose en experiencias y recuerdos similares.
Una de las tecnologías fundamentales en este sistema es el Lightship Visual Positioning System (VPS), una solución desarrollada íntegramente por Niantic que permite posicionar dispositivos con precisión centimétrica a partir de una sola imagen captada por el usuario. El VPS crea mapas tridimensionales detallados de áreas peatonales, plazas, parques y edificios, registrando elementos como árboles, bancos, monumentos y cualquier objeto relevante del entorno. Todo este conocimiento geográfico sirve de cimiento para experiencias de realidad aumentada persistente y otras aplicaciones avanzadas.
Lo que distingue el LGM de Niantic es el carácter colaborativo y humano del conjunto de datos: cada semana, la comunidad global de jugadores aporta más de un millón de nuevos escaneos, ampliando el alcance y la diversidad del modelo, y cubriendo regiones a menudo inaccesibles para métodos tradicionales como los vehículos de mapeo.
Cómo convierte la IA los datos de Pokémon GO en mapas 3D inteligentes
El proceso de generación de mapas 3D inteligentes es una de las grandes innovaciones del modelo geoespacial de Niantic. Gracias a la recolección de datos a través de la experiencia de juego, el sistema puede crear representaciones digitales muy precisas de calles, plazas, objetos urbanos, superficies, edificaciones y paisajes naturales con un nivel de detalle que va más allá del simple reconocimiento de localización GPS.
El modelo utiliza técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para analizar las imágenes y los escaneos 3D aportados por los usuarios, reconstruyendo tridimensionalmente el entorno y marcando elementos estructurales y contextuales (suelo, cielo, árboles, paredes, mobiliario urbano, etc.). Cuando encuentra zonas no escaneadas o perspectivas que faltan, la IA recurre a la inferencia generativa, aprendiendo de millones de escenas similares para “rellenar” o anticipar lo que no se muestra en la imagen original.
Esta capacidad de la IA para visualizar espacios ocultos o incompletos emula la forma en que los humanos entendemos el espacio circundante, y resulta fundamental no solo para la navegación, sino para experiencias de realidad aumentada avanzadas, robótica, vehículos autónomos y otras aplicaciones emergentes.
El sistema de mapeo de Niantic destaca por la perspectiva peatonal de los datos, aportando información sobre senderos y áreas que no están cubiertas por vehículos de cartografía tradicionales. Así, la base de datos generada es única y complementa los mapas urbanos clásicos, permitiendo crear experiencias mucho más ricas y personalizadas.
Por otro lado, la información recolectada se utiliza de forma agregada y anonimizada, según la compañía. La participación en el escaneo de localizaciones es completamente opcional, y los jugadores deben aceptar explícitamente contribuir con sus datos mediante acciones específicas, como escanear una PokéParada para recibir recompensas u objetos dentro del juego.
Aplicaciones presentes y futuras del modelo geoespacial: revolución en realidad aumentada, robótica y más
Las oportunidades que abre el LGM de Niantic trascienden ampliamente el entretenimiento y los videojuegos. La capacidad de la IA para comprender, visualizar e interactuar con el mundo físico promete transformar una amplia variedad de sectores:
- Realidad aumentada (RA) avanzada: Las experiencias inmersivas y persistentes mejoran exponencialmente al contar con mapas 3D precisos y detallados que sitúan objetos digitales en el espacio físico con gran realismo y estabilidad. Las futuras gafas de realidad aumentada podrán reconocer y asociar información digital a lugares y objetos en tiempo real, revolucionando la interacción humana con el entorno.
- Robótica y sistemas autónomos: Los robots y vehículos autónomos, desde repartidores hasta drones o automóviles, necesitan interpretar el espacio en tres dimensiones para moverse de manera segura y eficiente. El modelo geoespacial puede proporcionar mapeo preciso, reconocimiento de obstáculos y rutas óptimas exclusivos de la visión peatonal, facilitando la navegación en entornos urbanos densos o complejos.
- Predicción ambiental y logística: Gracias al análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos geoespaciales, es posible anticipar cambios ambientales, optimizar rutas de transporte, facilitar proyectos de construcción o mejorar la planificación urbana, contribuyendo a ciudades inteligentes y sostenibles.
- Creación de contenido digital y juegos: Los desarrolladores pueden aprovechar los mapas generados por el LGM para crear mundos virtuales basados en el mundo real, experiencias interactivas, rutas turísticas, recursos educativos, simulaciones urbanas o contenido personalizado para usuarios, fusionando ocio y utilidad práctica.
- Turismo y cultura: El LGM permite desarrollar aplicaciones que ofrecen rutas enriquecidas con contenido histórico, artístico o cultural, utilizando superposiciones informativas en tiempo real cuando se recorren lugares clave. Ya hay iniciativas colaborativas con oficinas de turismo que exploran este potencial.
- Seguridad y navegación avanzada: El uso de mapas 3D precisos y actualizados puede mejorar la navegación de personas con discapacidad, facilitar la labor de servicios de emergencia, y aumentar la seguridad peatonal en áreas con alta afluencia o baja visibilidad.
Niantic sostiene que estamos asistiendo a la génesis del “sistema operativo espacial del futuro”, en el que no solo los smartphones y las gafas inteligentes, sino cualquier dispositivo conectado, podrá interpretar el espacio físico y actuar en consecuencia.
El salto tecnológico que supone el modelo geoespacial es comparable, según expertos, al de los modelos de lenguaje para el procesamiento semántico, pero en el ámbito del espacio físico. Esto significa que los ordenadores no solo sabrán dónde están, sino qué hay a su alrededor, cómo pueden interactuar y qué consecuencias tendrán sus acciones en el mundo real.
Perspectiva tecnológica: ¿cómo funciona el LGM y en qué se diferencia de otros modelos?
El LGM de Niantic toma elementos de los modelos de IA de gran tamaño (foundation models), expandiendo sus conceptos al ámbito geoespacial. Mientras los modelos de lenguaje procesan secuencias de texto y los modelos generativos de imágenes utilizan millones de ejemplos visuales, el LGM fusiona imágenes, escaneos 3D, datos contextuales de localización y metadatos de movimiento.
El Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) es esencial en este proceso. Mediante la asociación inteligente de imágenes y escaneos provenientes de ángulos variados y en diferentes momentos, se logra una reconstrucción extremadamente precisa y dinámica de cualquier localización. Cada red neuronal local (VPS) contribuye a la visión global del LGM, permitiendo una comprensión compartida y colaborativa de ubicaciones geográficas que pueden ser actualizadas y enriquecidas de manera continua por la comunidad.
La fusión de redes neuronales individuales en un modelo generalista añade la capacidad de “imaginar” o interpolar partes desconocidas de la escena, gracias a la inferencia basada en el conocimiento acumulado de millones de entornos semejantes. Esto abre la puerta a la resolución de problemas clave en IA, como la generalización, la transferencia de aprendizaje y la inferencia contextual a escala global.
La integración de datos de dispositivos móviles desde una óptica peatonal es uno de los mayores diferenciales del LGM de Niantic frente a gigantes como Google Street View o plataformas de vehículos autónomos. A diferencia de los mapas registrados por coches, que solo pueden acceder a vías públicas, los jugadores de Pokémon GO han mapeado plazas, parques, callejones, senderos y zonas interiores de acceso público, lo que proporciona una riqueza de información sin precedentes.
Además de Scaniverse, la aplicación de Niantic dedicada al escaneo 3D, se están explorando formas de usar sensores de última generación de los dispositivos móviles, incluyendo cámaras LIDAR o de profundidad, para añadir aún más capas de detalle a los modelos y permitir su aplicación en nuevas áreas como la inspección industrial, la agricultura de precisión o el mantenimiento de infraestructuras.
Privacidad, ética y el eterno debate sobre el uso de datos geoespaciales
El despliegue del Gran Modelo Geoespacial de Niantic ha generado un intenso debate social y mediático, especialmente en lo relativo a la gestión ética de los datos de los usuarios. Muchos jugadores, al conocer el alcance de la recolección de sus escaneos e imágenes, han manifestado su preocupación por la privacidad y el consentimiento en este tipo de iniciativas.
Niantic enfatiza que la participación en la generación de datos es voluntaria y que los datos se tratan de forma anónima y agregada. La empresa asegura que solo se utilizan los escaneos de localizaciones realizados explícitamente para ese fin (por ejemplo, cuando un jugador decide escanear una PokéParada para recibir una recompensa digital), descartando el uso de datos pasivos como el simple caminar y jugar. No obstante, la falta de comunicación proactiva y transparencia en la información suministrada a los usuarios durante los primeros años hizo que muchos no fueran plenamente conscientes del verdadero uso de sus contribuciones.
Los expertos en privacidad digital insisten en la necesidad de reforzar mecanismos de consentimiento informado, así como de asegurar la protección de los datos sensibles ante potenciales usos indebidos o accesos no autorizados. En un contexto de creciente preocupación por la privacidad en el entorno digital y la aparición de normativas estrictas en regiones como la Unión Europea, las políticas de uso de datos de Niantic están en constante revisión y evolución.
Otro aspecto sensible es la posibilidad de transferencia de datos o tecnología a terceros, incluidos potenciales usos en sectores de defensa o seguridad. Aunque Niantic ha declarado que su enfoque es civil y de utilidad pública, algunos analistas han advertido sobre la ausencia de límites claros en el futuro, como ilustra el debate surgido tras el anuncio de colaboraciones con empresas asociadas a gobiernos y multinacionales.
Casos recientes como el de X (anteriormente Twitter), que tuvo que detener el entrenamiento de su inteligencia artificial Grok con datos de usuarios en Europa por falta de consentimiento, o el de Meta recopilando imágenes para IA sin aviso suficiente, evidencian la complejidad y sensibilidad de este terreno.
La controversia también se ha alimentado tras las acusaciones, por parte de algunos medios, sobre posibles aplicaciones militares o en sistemas automatizados de armas. Niantic ha negado que su tecnología se utilice para estos fines, aunque no ha especificado límites explícitos en términos legales sobre la transferencia de sus tecnologías a clientes públicos o privados.
Niantic y la competencia global en inteligencia espacial: aliados, rivales y ecosistema
El avance de Niantic en inteligencia espacial se produce en un contexto de fuerte competencia tecnológica internacional. Empresas como Google, Meta, Nvidia y startups especializadas como World Labs están invirtiendo miles de millones en la creación de gemelos digitales, mapas 3D y modelos de IA aplicados al mundo físico.
Nvidia ha desarrollado Omniverse, una plataforma empresarial para la creación de gemelos digitales en sectores como la industria, la automoción y la simulación urbana, apoyada en el procesamiento masivo de datos y la visualización en tiempo real. Google lidera la cartografía digital tradicional, pero carece (hasta ahora) de una base de datos tan peatonal y colaborativa como la que ha construido Niantic a través de Pokémon GO.
Por su parte, Meta y otras firmas han avanzado en la recolección masiva de datos visuales para entrenar sus modelos de IA con contenido generado por usuarios, aunque esto ha suscitado polémicas regulatorias y sociales sobre el consentimiento y la privacidad, especialmente en Europa.
Niantic, tras vender su división de videojuegos y renombrarse como Niantic Spatial, está potenciando su plataforma de inteligencia espacial para clientes empresariales y gobiernos, sin abandonar el soporte tecnológico a los juegos que explotan sus mapas. Su enfoque diferencial sigue siendo la comunidad global de exploradores urbanos y rurales que, a través del juego, contribuyen activamente a crear la “Internet del mundo físico”.
Impacto social, económico y urbano de la inteligencia artificial geoespacial
Más allá del ámbito tecnológico, la creación de mapas inteligentes y sistemas de IA espacial inaugura una nueva era en la manera en que las ciudades, empresas y ciudadanos entienden y gestionan el espacio común.
Las ciudades inteligentes podrán utilizar datos geoespaciales para gestionar el tráfico, planificar infraestructuras, mejorar la gestión de residuos, anticipar eventos climáticos extremos o ajustar la iluminación en función de la presencia real de peatones.
El turismo, la educación, la conservación del patrimonio y el ocio se verán enriquecidos por itinerarios inteligentes, experiencias de realidad aumentada y rutas personalizadas basadas en las preferencias y la movilidad de los usuarios.
En el sector inmobiliario, la integración de mapas 3D puede facilitar la visualización de proyectos, el análisis de impacto ambiental y la gestión de inventarios urbanos. Para sectores como la logística, supone una ventaja competitiva en la optimización de rutas y la última milla, especialmente en zonas peatonales o de difícil acceso para vehículos convencionales.
Por otro lado, la participación voluntaria de la ciudadanía en la construcción del mapa digital del mundo plantea retos y oportunidades en torno a la gobernanza de datos, la protección de la privacidad y la distribución equitativa de los beneficios e incentivos derivados del uso de esta información.
¿Cómo participar o controlar cómo se usan tus datos en Pokémon GO y otros juegos de Niantic?
Si eres usuario de Pokémon GO u otros productos de Niantic y te preocupa cómo se utiliza tu información, es importante conocer los mecanismos de control y opciones de participación:
- Escaneo y consentimiento explícito: Solo los datos generados mediante acciones concretas de escaneo de localizaciones, como PokéParadas o lugares a través de Scaniverse, son empleados en el entrenamiento del modelo de IA. Niantic especifica que caminar y jugar normalmente no implica el uso de tus datos para el LGM.
- Configuración de privacidad: Puedes gestionar tu participación en la recopilación de datos desde la configuración de privacidad del juego y desde los avisos contextuales al intentar realizar un escaneo. Si decides no participar, tus imágenes o escaneos no serán utilizados.
- Información transparente y actualizaciones legales: Es recomendable revisar periódicamente los términos de servicio y actualizaciones legales, especialmente ante cambios en la política de uso de datos o la introducción de nuevas funcionalidades.
- Derecho de acceso y eliminación: Con la regulación vigente en algunas regiones, puedes solicitar el acceso a tus datos, rectificación o eliminación, contactando con el soporte oficial de Niantic.
La compañía se compromete a responder a las solicitudes en los plazos legales y bajo los procedimientos establecidos por las autoridades competentes en materia de protección de datos personales.
El futuro de la IA geoespacial y la expansión de los mapas inteligentes colaborativos
Tanto la comunidad científica como la tecnológica coinciden en que la evolución de los modelos geoespaciales de IA determinará buena parte de la innovación en las próximas décadas. A medida que más dispositivos portátiles, sensores inteligentes y aplicaciones de realidad aumentada se popularicen, aumentará exponencialmente la cantidad y diversidad de datos disponibles para alimentar estos modelos.
Se prevé que la colaboración entre plataformas de juegos, aplicaciones turísticas, smart cities y dispositivos de consumo genere una nueva capa digital sobre el planeta, en la que la información será cada vez más contextual, personalizada, dinámica y útil para la vida diaria.
Los avances en computación espacial, IA generativa y edge computing facilitarán la interpretación y el procesamiento en tiempo real de enormes volúmenes de datos, haciendo posible, por ejemplo, interactuar verbalmente con el entorno (“¿qué árbol es este?”, “¿cómo llego a la estatua más cercana?”, “¿hay un restaurante italiano abierto a menos de 10 minutos andando?”) sin depender de mapas planos o búsquedas tradicionales.
Retos como la fragmentación de datos, la interoperabilidad entre sistemas, la protección de la privacidad y el acceso equitativo a las tecnologías seguirán siendo temas prioritarios en la agenda pública y regulatoria.
En todo este ecosistema, Niantic ha convertido la experiencia de sus jugadores en la materia prima de la mayor “Internet del mundo físico” jamás creada, dando un salto cualitativo en la relación entre humanos y tecnología.
El desarrollo del Gran Modelo Geoespacial de Niantic y la utilización de los datos de Pokémon GO marcan un punto de inflexión histórico en la confluencia entre inteligencia artificial, datos colaborativos y experiencia urbana. Esta tecnología redefine el significado de mapas, navegación, juego y aprendizaje, abriendo un horizonte con enormes posibilidades y desafíos éticos. La participación informada, la protección de la privacidad y la adaptación de las regulaciones serán fundamentales para garantizar que este nuevo “sistema operativo del mundo real” beneficie a toda la sociedad de forma equilibrada y transparente.