30 mil millones de imágenes recopiladas a través de Pokémon GO para alimentar una IA

Niantic ya no se conforma con hacer correr a los jugadores tras criaturas virtuales. La empresa ahora reutiliza más de 30 mil millones de imágenes del mundo real, recopiladas a través de Pokémon GO y sus aplicaciones de realidad aumentada, para alimentar una IA cartográfica capaz de guiar robots de entrega con una precisión mucho mayor que el GPS en la ciudad.

Una base de datos nacida del juego, convertida en infraestructura IA

Mientras el ecosistema de pagos automatizados por IA toma forma, durante años los jugadores han fotografiado, escaneado y observado lugares reales mediante las experiencias de realidad aumentada de Niantic. Este material visual dio gradualmente lugar a una base colosal de más de 30 mil millones de imágenes geolocalizadas.

Lo que Niantic llama hoy un “Large Geospatial Model” se basa en esta masa de imágenes tomadas desde distintos ángulos, en diferentes momentos del día y en entornos muy variados. No es simplemente una colección de fotos. Es una representación explotable del mundo físico, pensada para dar a la IA una lectura espacial detallada de los lugares.

En otras palabras, Pokémon GO sirvió para fabricar mucho más que un juego popular. También contribuyó a construir una capa de datos del mundo real. Ahí es donde la historia se vuelve más interesante. El entretenimiento se transforma en infraestructura, y la IA recupera el valor creado por usos de gran público.

Por qué el GPS ya no es suficiente en la ciudad

Niantic destaca un problema muy concreto. En los centros urbanos densos, el GPS sigue siendo imperfecto. Las señales rebotan en los edificios, pierden fiabilidad y hacen que la localización sea más frágil. Para un robot de entrega, este margen de error puede convertirse en un verdadero dolor de cabeza.

La solución propuesta por la empresa se basa en un sistema de posicionamiento visual. En resumen, la máquina observa su entorno con una cámara, compara lo que ve con el mapa visual aprendido por el modelo, y luego deduce su posición exacta. Por lo tanto, la localización deja de depender solo de los satélites, sino también de las fachadas, aceras, señales y puntos de referencia urbanos presentes en el campo visual.

Esto es precisamente lo que interesa a Coco Robotics, primer socio robótico mencionado en torno a esta tecnología. Para la entrega en el último kilómetro, cada detalle cuenta. Saber dónde se encuentra el robot con una precisión de centímetros cambia todo cuando hay que bordear una acera, esquivar un obstáculo o detenerse frente a una buena dirección.

Lo que esta evolución realmente dice sobre la IA

El caso Niantic muestra una tendencia de fondo. Los grandes modelos ya no se alimentan solo de texto o imágenes web. Quieren comprender el mundo físico. Una IA capaz de razonar en el espacio se vuelve inmediatamente útil para la robótica, la logística, la realidad aumentada y, mañana, para muchos otros servicios urbanos.

Esta mutación es estratégica. Durante mucho tiempo, la tecnología buscó principalmente digitalizar la información. Ahora, busca digitalizar el contexto. Dónde estás exactamente. Lo que la cámara ve. Cómo están dispuestos los objetos. Este detalle abre la puerta a una nueva generación de herramientas capaces de interactuar con el mundo real en lugar de solo analizarlo.

También hay un ángulo más sensible. Muchos artículos recientes subrayan que los jugadores no tenían necesariamente conciencia del alcance industrial futuro de estos datos. Es la contrapartida clásica de las plataformas modernas. El usuario piensa que participa en una experiencia lúdica. Paralelamente, a veces alimenta un activo tecnológico de altísimo valor.

Pokémon GO tal vez fue solo un comienzo

Este dossier supera ampliamente el marco del videojuego. Niantic Spatial, entidad surgida de la reestructuración de Niantic en 2025, busca ahora posicionarse como actor de la IA espacial. Su ambición ya no consiste solo en superponer criaturas en una calle, sino en ayudar a máquinas a leer esa calle con precisión.

Lo más impactante es que esta transición parece lógica a posteriori. Hacer aparecer a Pikachu en el lugar correcto y hacer rodar un robot en el lugar correcto son finalmente el mismo problema técnico. En ambos casos, hay que comprender el espacio real con gran finura.

Niantic lanza una advertencia silenciosa al mercado: las aplicaciones de gran público ya no sirven solo para entretener, también pueden convertirse en potentes máquinas para recopilar datos para la IA. En este esquema, los jugadores, a menudo sin darse cuenta, dejan de ser simples usuarios. Se vuelven sensores humanos dentro de un sistema mucho más amplio.

Mientras la IA se impone progresivamente en la vida cotidiana, algunos actores clave del sector ya llaman a replantear sus bases. Yann LeCun se inscribe en esta dinámica, con la ambición de repensar la inteligencia artificial y enormes medios financieros movilizados para llevar adelante esta visión.