Niantic reconoció que usó datos de Pokémon Go para entrenar una IA y ahora la conectará con robots repartidores

Niantic reveló que los datos geográficos recopilados por Pokémon Go durante años fueron utilizados para entrenar una inteligencia artificial. La compañía explicó que esa información, obtenida mientras los usuarios caminaban y jugaban, alimentó el desarrollo de un sistema basado en mapeo y escaneo de ubicaciones del mundo real.

Cómo se construyó el mapa 3D a partir del juego

Según lo informado, hacia 2020 Niantic compró 6D.ai con el objetivo de acelerar la construcción de un mapa 3D dinámico del planeta. En ese proceso, la empresa comenzó a usar los servidores de Pokémon Go para acelerar la recopilación de datos.

El contenido indica que, para 2022, se estimaba que Niantic ya contaba con una cartografía compuesta por 100 millones de videos cargados en la plataforma por jugadores, desarrolladores y topógrafos.

Escaneos y “poképaradas”: la base del modelo geoespacial

En 2024, los desarrolladores del videojuego explicaron que utilizaban datos asociados a las “poképaradas” para identificar puntos de interés de los ciudadanos del mundo y así agilizar su mapa.

La compañía también detalló el mecanismo de recolección mediante una función de escaneo, y subrayó que su uso no era obligatorio. “Utilizamos escaneos de ubicaciones públicas del mundo real, aportados por los jugadores, para ayudarnos a construir nuestro Modelo Geoespacial a Gran Escala. Esta función de escaneo es completamente opcional: los usuarios deben visitar una ubicación pública específica y hacer clic para escanear”, puntualizaron en 2024.

Alianza con Coco Robotics y uso de robots repartidores

El texto señala que, aunque Niantic mantuvo en secreto estos datos, su división de IA anunció una alianza con Coco Robotics, una empresa que utiliza robots repartidores. La información recopilada durante años por los millones de jugadores de Pokémon Go se integrará en ese trabajo.

Adicionalmente, Niantic informó que los robots de Coco también alimentan el sistema: las imágenes capturadas por sus cámaras se integran de vuelta en el VPS, lo que crea un bucle de mejora continua.

Interpretación del caso

Este caso muestra cómo un producto masivo de entretenimiento puede convertirse, en paralelo, en una fuente de datos para desarrollar capacidades de inteligencia artificial y mapeo. La secuencia descrita por Niantic —compra de 6D.ai, uso de infraestructura de Pokémon Go para acelerar la captura de información y consolidación de una cartografía basada en videos— sugiere una estrategia de largo aliento centrada en construir un “modelo geoespacial” con aportes de múltiples actores, incluidos jugadores.

En este contexto se observa un punto sensible: la asimetría entre la percepción del usuario (jugar y explorar) y el uso corporativo de los datos (entrenar IA y alimentar sistemas como el VPS). Aunque la empresa afirmó que la función de escaneo es opcional, el caso pone el foco en la necesidad de claridad sobre qué se recolecta, cómo se procesa y con qué fines se integra a alianzas comerciales, como la anunciada con Coco Robotics.

También se evidencia una lógica de retroalimentación: las imágenes capturadas por robots vuelven al sistema para mejorarlo. Esa dinámica refuerza el valor de los datos como activo y plantea retos de comunicación y confianza, especialmente cuando parte del proceso se mantuvo en secreto, según el propio relato.