Cómo Pokémon Go aprovechó tus datos sin permiso para alimentar inteligencia artificial

Desde 2016, Pokémon Go revolucionó los móviles al fusionar geolocalización, realidad aumentada y la icónica franquicia de Nintendo, Game Freak y Creatures Inc. Acumula cerca de 700 millones de descargas y ha facturado más de 6 000 millones de dólares. Su fama, sin embargo, siempre estuvo salpicada de polémicas; una década después, la más reciente estalla: utilizar la información de los jugadores para entrenar inteligencia artificial sin consentimiento.

Te lo resumimos en diez apartados esenciales.

Lo básico

1. ¿Sigue activo Pokémon Go? Antes de la pandemia, era el título móvil más comentado. Desarrollado por Niantic, permitió a millones cazar criaturas en calles reales y mostró el potencial de la realidad aumentada. Muchos padres lo valoraban porque fomentaba la actividad al aire libre, aunque surgieron accidentes por distracción. Actualizaciones y eventos especiales han mantenido una comunidad gigantesca, aunque los jugadores casuales abandonaron hace años.

2. ¿Qué salió a la luz ahora? Un reportaje de MIT Technology Review reveló que Niantic empleó los datos capturados por los usuarios para crear un modelo de IA geoespacial. Cada vez que visitabas una Poképarada o un gimnasio, tu teléfono escaneaba el entorno. Miles de millones de imágenes y coordenadas han servido para cartografiar el planeta en 3D.

3. ¿Para qué sirve ese mapa? Permite que robots y drones comprendan y transiten espacios físicos, especialmente donde falla el GPS. Niantic ya colabora con firmas de robótica; recientemente anunció sociedad con Coco Robotics para mejorar la navegación de sus repartidores autónomos. Mapas más precisos reducen tropiezos y acortan tiempos de entrega.

4. ¿Dónde está el problema? Muchos desconocían que, mientras atrapaban a Charmander o Psyduck, alimentaban algoritmos de logística. Foros como Reddit reflejan confusión e indiferencia, pero el caso reabre el debate sobre consentimiento, privacidad y aprovechamiento comercial de datos millonarios.

Cómo funciona la tecnología

5. ¿Qué es un modelo geoespacial de gran tamaño? En noviembre de 2024, Eric Brachmann y Victor Adrian Prisacariu, científicos de Niantic Spatial (antes Niantic Labs, hoy parte de Scopely), explicaron el sistema. Los humanos inferimos formas de edificios o plazas aunque solo las veamos desde un ángulo; las máquinas, en cambio, necesitan enormes volúmenes de datos para lograr esa “comprensión espacial”. Los LGM, al igual que los LLM completan texto, completan estructuras físicas con coordenadas reales. “Cada red local aporta a un modelo global que entiende ubicaciones geográficas, incluso zonas no escaneadas totalmente”.

Referencia de contenido: consultar fuente original aquí