{"id":3192,"date":"2026-03-20T01:03:31","date_gmt":"2026-03-20T00:03:31","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=3192"},"modified":"2026-03-20T01:21:31","modified_gmt":"2026-03-20T00:21:31","slug":"durante-anos-jugamos-a-pokemon-go-pensando-que-solo-capturabamos-criaturas-en-realidad-tambien-ayudabamos-a-construir-uno-de-los-mapas-de-inteligencia-artificial-mas-ambiciosos-del-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=3192","title":{"rendered":"Durante a\u00f1os jugamos a Pok\u00e9mon Go pensando que solo captur\u00e1bamos criaturas"},"content":{"rendered":"
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Hubo un momento en el que Pok\u00e9mon Go parec\u00eda estar en todas partes. Parques llenos, plazas convertidas en gimnasios improvisados y grupos de personas caminando con el m\u00f3vil en la mano como si compartieran una misi\u00f3n invisible. Era 2016 y la realidad aumentada acababa de dar su primer gran salto masivo. Lo que entonces parec\u00eda un experimento l\u00fadico a escala global hoy empieza a leerse de otra manera.<\/p>\n

Porque mientras millones de jugadores recorr\u00edan ciudades capturando criaturas, tambi\u00e9n estaban haciendo algo m\u00e1s: escanear el mundo real desde m\u00faltiples \u00e1ngulos, en distintos momentos y con una precisi\u00f3n que ning\u00fan coche de mapeo tradicional pod\u00eda replicar. Esa capa invisible del juego es la que ahora ha salido a la superficie.<\/p>\n

Un juego que nunca dej\u00f3 de funcionar<\/h2>\n

Aunque muchos lo dieron por terminado tras el boom inicial, Pok\u00e9mon Go nunca desapareci\u00f3. Las actualizaciones constantes, los eventos y una comunidad sorprendentemente fiel mantuvieron vivo el ecosistema durante a\u00f1os. Esa continuidad es clave para entender lo que viene despu\u00e9s.<\/p>\n

Porque no se trata de datos recogidos en un momento puntual, sino de un flujo constante durante casi una d\u00e9cada. Millones de im\u00e1genes, posiciones, recorridos y escaneos acumulados sin interrupci\u00f3n. Lo que parec\u00eda una base de jugadores activa era, al mismo tiempo, una red global de captura de informaci\u00f3n.<\/p>\n

De capturar Pok\u00e9mon a mapear el mundo<\/h2>\n
\"Durante
\u00a9 Pokemon GO.<\/figcaption><\/figure>\n

La pol\u00e9mica reciente nace cuando se hace evidente el uso de esos datos. Investigaciones period\u00edsticas revelaron que Niantic ha estado utilizando la informaci\u00f3n recogida por los usuarios para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de reconstruir entornos en tres dimensiones con gran precisi\u00f3n.<\/p>\n

No hablamos de mapas convencionales. Se trata de representaciones del mundo desde la perspectiva del peat\u00f3n, con detalles que van mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que registran sistemas tradicionales como los coches de Google Street View. Parques, senderos, plazas o interiores urbanos que normalmente quedan fuera del radar han sido digitalizados gracias a los propios jugadores.<\/p>\n

El resultado es una especie de \u201ccopia tridimensional\u201d del entorno f\u00edsico, construida a partir de miles de millones de im\u00e1genes capturadas desde m\u00f3viles.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda detr\u00e1s: ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas a entender el espacio<\/h2>\n

El salto tecnol\u00f3gico se apoya en lo que se conoce como modelos geoespaciales de gran tama\u00f1o. Su l\u00f3gica recuerda a la de los modelos de lenguaje: si estos aprenden a completar frases a partir de grandes vol\u00famenes de texto, los modelos geoespaciales aprenden a reconstruir espacios a partir de datos visuales y de ubicaci\u00f3n.<\/p>\n

La clave est\u00e1 en la repetici\u00f3n. Cada lugar ha sido escaneado m\u00faltiples veces, desde distintos \u00e1ngulos, con diferentes condiciones de luz y en distintos momentos del tiempo. Esa acumulaci\u00f3n permite a la inteligencia artificial \u201cimaginar\u201d c\u00f3mo es un espacio incluso cuando no tiene todos los datos.<\/p>\n

Para lograrlo, Niantic desarroll\u00f3 un sistema de posicionamiento visual que permite ubicar con precisi\u00f3n milim\u00e9trica elementos digitales en el mundo real. Ese mismo sistema es el que convierte cada escaneo en una pieza \u00fatil para entrenar el modelo.<\/p>\n

El salto fuera del videojuego<\/h2>\n

Hasta aqu\u00ed, podr\u00eda parecer una evoluci\u00f3n l\u00f3gica de la realidad aumentada. El problema (o el punto de inflexi\u00f3n) aparece cuando esa tecnolog\u00eda deja de estar ligada exclusivamente al juego.<\/p>\n

Niantic ya est\u00e1 aplicando estos modelos en colaboraci\u00f3n con empresas de rob\u00f3tica. Uno de los ejemplos m\u00e1s claros es el de los robots repartidores, que necesitan entender entornos complejos para moverse sin errores. Aceras irregulares, escaleras, obst\u00e1culos inesperados o zonas sin cobertura GPS son algunos de los desaf\u00edos m\u00e1s habituales.<\/p>\n

Los mapas generados con datos de Pok\u00e9mon Go ofrecen una ventaja clara: est\u00e1n construidos desde la perspectiva humana, a ras de suelo. Eso los hace especialmente \u00fatiles para este tipo de navegaci\u00f3n.<\/p>\n

La pol\u00e9mica: cuando el consentimiento no es tan claro<\/h2>\n

El problema no es tanto la tecnolog\u00eda como la percepci\u00f3n que se tiene de ella. Muchos usuarios no eran conscientes de que sus acciones dentro del juego pod\u00edan tener aplicaciones fuera de \u00e9l.<\/p>\n

Aunque la empresa ha defendido que ciertas funciones, como el escaneo de ubicaciones, son opcionales, la discusi\u00f3n gira en torno a otra cuesti\u00f3n m\u00e1s compleja: si los jugadores entend\u00edan realmente el alcance de los datos que estaban generando.<\/p>\n

El debate no es nuevo. Aparece cada vez que una plataforma convierte la actividad de sus usuarios en materia prima para otros sistemas. Pero en este caso hay un matiz particular: la dimensi\u00f3n f\u00edsica del dato. No se trata solo de informaci\u00f3n digital, sino de una representaci\u00f3n del mundo real construida colectivamente.<\/p>\n

Un problema \u00e9tico que va m\u00e1s all\u00e1 del juego<\/h2>\n

Algunos expertos han ido un paso m\u00e1s all\u00e1 al se\u00f1alar posibles usos futuros de estas tecnolog\u00edas. La capacidad de mapear entornos con precisi\u00f3n milim\u00e9trica no solo es \u00fatil para robots civiles, sino tambi\u00e9n para aplicaciones m\u00e1s sensibles.<\/p>\n

Ese punto ha reactivado discusiones sobre el uso dual de la tecnolog\u00eda, la transparencia en el desarrollo de inteligencia artificial y el papel de los usuarios como generadores involuntarios de datos. No es necesariamente un escenario inmediato, pero s\u00ed uno plausible. Y eso es suficiente para que el debate se intensifique.<\/p>\n

Lo que viene: la IA quiere salir de la pantalla<\/h2>\n
\"Durante
\u00a9 Pokemon GO.<\/figcaption><\/figure>\n

En el fondo, todo esto responde a una idea m\u00e1s amplia. Durante a\u00f1os, la inteligencia artificial ha vivido dentro de entornos digitales: texto, im\u00e1genes, datos estructurados. Pero el siguiente paso es evidente: entender el mundo f\u00edsico.<\/p>\n

Para lograrlo, necesita algo que hasta ahora no ten\u00eda en grandes cantidades: informaci\u00f3n detallada de c\u00f3mo es ese mundo desde dentro. Pok\u00e9mon Go, sin propon\u00e9rselo de forma expl\u00edcita al principio, se ha convertido en una de las fuentes m\u00e1s potentes de ese conocimiento.<\/p>\n

Una historia que cambia seg\u00fan c\u00f3mo se mire<\/h2>\n

Lo que para algunos es un avance tecnol\u00f3gico brillante, para otros es un ejemplo m\u00e1s de c\u00f3mo las plataformas utilizan datos generados por sus usuarios sin que estos comprendan completamente su alcance. Ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo.<\/p>\n

Lo que est\u00e1 claro es que Pok\u00e9mon Go ya no es solo un juego. Es tambi\u00e9n una pieza dentro de un sistema mucho m\u00e1s amplio, donde entretenimiento, inteligencia artificial y mundo f\u00edsico empiezan a mezclarse de una forma que hace apenas unos a\u00f1os parec\u00eda ciencia ficci\u00f3n.<\/p>\n

Y quiz\u00e1 lo m\u00e1s llamativo no es que haya ocurrido, sino que lo hayamos hecho sin darnos cuenta.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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