En 2016 salió al mercado de móviles Pokémon Go , un spinoff de la popular franquicia de entretenimiento con una premisa muy interesante: capturar pokémon en tu ciudad utilizando el GPS de tu móvil. El juego lo petó muy rápidamente y se convirtió en todo un fenómeno. Ya hace casi 10 años de eso y Niantic, su desarrolladora, ha aprovechado todos los datos que millones de jugadores les han estado cediendo para guiar robots de reparto por las ciudades. Su primer cliente: Coco Robotics . El negocio que nadie vio venir. Realmente es impresionante la cantidad de información que se puede sacar de Pokémon Go, ya que voluntariamente millones de personas han recorrido el mundo con su móvil con el fin de capturar (digitalmente) este tipo de criaturas. Y cada partida deja un rastro invisible, pues existen millones de fotos de edificios, plazas y calles etiquetadas con coordenadas muy precisas que no habría sido posible sin la información cedida por sus usuarios al jugar. Quinientos millones de personas instalaron la app en sus primeros 60 días, según Brian McClendon , CTO de Niantic Spatial. Ocho años después, el juego seguía contando con más de 100 millones de jugadores en 2024, según datos de Scopely, la empresa que adquirió Pokémon Go a Niantic ese mismo año. En Xataka Hace 20 años fabricaban refrigeración líquida para PCs gaming y ahora valen 3.000 millones: enfriar la IA es la nueva mina de oro El problema que el GPS no resuelve. Los GPS se vuelven un poco tontos cuando tienen que operar por las aceras y buena parte del entramado urbano que no corresponde a la calzada. Las señales rebotan entre rascacielos, túneles y viaductos y el margen de error puede llegar a 50 metros, suficiente para situar a un robot en la acera equivocada o en la calle de al lado. "El cañón urbano es el peor lugar del mundo para el GPS", afirma McClendon. Coco Robotics, startup que opera cerca de 1.000 robots de reparto en ciudades como Los Ángeles, Chicago, Miami o Helsinki lo sabe bien, pues sus dispositivos operan precisamente en esas zonas densas donde la señal nunca es fiable. Aquí entra Niantic Spatial. En mayo de 2024, Niantic separó su división de inteligencia artificial espacial y creó Niantic Spatial como empresa independiente. Su producto central es un sistema de posicionamiento visual (VPS) entrenado con 30.000 millones de imágenes urbanas, capaz de situar un dispositivo en el mapa con una precisión de pocos centímetros a partir de un puñado de fotos del entorno. La clave está en que esas imágenes provienen de millones de puntos de interés de Pokémon Go e Ingress (el juego AR previo a Pokémon Go de la compañía, lanzado en 2013). En dichos populares juegos los jugadores han sido dirigidos durante años a fotografiar el mismo sitio desde distintos ángulos, a distintas horas y con distintas condiciones meteorológicas."Teníamos más de un millón de ubicaciones en todo el mundo donde podemos localizarte con precisión de centímetros y, lo que es más importante, saber hacia dónde miras", explica McClendon. Lo que esto cambia para los robots. Coco Robotics ha sido el primer socio en adoptar esta tecnología. Sus robots, equipados con cuatro cámaras, combinarán el GPS convencional con el VPS de Niantic Spatial para posicionarse con mayor exactitud, especialmente en las zonas de recogida frente a restaurantes y en la entrega en la puerta del cliente. En Xataka Si la polémica es que la IA roba obras en su entrenamiento, la Unión Europea tiene la solución: que las licencien Según Zach Rash, CEO de Coco, el objetivo es cumplir con los tiempos de entrega prometidos y no depender de márgenes de error que en la práctica significan llegar tarde o al sitio equivocado. El modelo ya resuelve uno de los retos más prácticos de la robótica urbana: funcionar bien donde los sistemas convencionales se quedan cortos. Más allá del reparto. John Hanke, CEO de Niantic Spatial, habla de lo que llama un mapa vivo: una simulación hiperactualizada del mundo real que se actualiza a medida que los robots se mueven por él y aportan nuevos datos. La idea no es solo que los mapas sean más precisos, sino que estén pensados para máquinas, no para personas. Eso implica añadir descripciones de cada elemento del entorno, sus propiedades, su contexto. "Esta era consiste en construir descripciones útiles del mundo para que las máquinas lo comprendan", afirma Hanke. En ese sentido, Niantic Spatial se diferencia de otras apuestas por los modelos de mundo, como las de Google DeepMind o World Labs , que se centran en generar entornos virtuales. Niantic Spatial quiere replicar el mundo real tal como es. En Xataka | OpenClaw cambió las reglas de la carrera de la IA. Las empresas tecnológicas ya tienen su respuesta: copiarlo - La noticia Pokémon Go sacó a millones de jugadores a la calle. Millones de jugadores que en realidad estaban entrenando a una IA fue publicada originalmente en Xataka por Antonio Vallejo .