Niantic transformó los rastros que dejaron millones de jugadores de Pokémon Go en lo que ahora llaman un sistema de posicionamiento visual (VPS), entrenado con 30.000 millones de imágenes y capaz de ubicar dispositivos con precisión de centímetros, según Niantic Spatial. Ese VPS ya tiene un primer cliente comercial: Coco Robotics, que combina la solución visual con GPS para sus robots de reparto y opera cerca de 1.000 unidades, según el CEO Zach Rash. En 2016 Pokémon Go tuvo 500 millones de instalaciones en los primeros 60 días, según Brian McClendon, y seguía con más de 100 millones de jugadores activos en 2024, de acuerdo con Scopely.

¿Cómo funciona y por qué importa?

El avance es técnico pero pragmático: el VPS usa millones de fotos geolocalizadas para reconocer el entorno y precisar dónde está y hacia dónde mira un dispositivo. Según Brian McClendon, el GPS puede fallar hasta 50 metros en cañones urbanos, y Niantic Spatial construyó su sistema con más de un millón de ubicaciones donde puede localizar a un usuario con precisión de centímetros. El entrenamiento con 30.000 millones de imágenes, según la compañía, permite que un robot combine la señal satelital con la visión para no confundir vereda con calzada.

Esto cambia la operativa de robótica urbana porque resuelve un problema cotidiano: la fase crítica de entrega, cuando el robot debe acercarse a la puerta correcta. Para empresas como Coco, que opera en ciudades densas —por ejemplo Los Ángeles, Chicago, Miami y Helsinki—, esa reducción del error es la diferencia entre entregas a tiempo o fallidas.

¿Qué derechos tienen los jugadores y qué pasó con su información?

Los jugadores aportaron fotos y ubicaciones mientras jugaban. Según declaraciones oficiales, Niantic poseía más de un millón de ubicaciones con múltiples tomas por sitio y creó Niantic Spatial como empresa independiente en mayo de 2024. El punto central es el consentimiento: los usuarios aceptaron términos para jugar, pero ¿es equivalente a aceptar que sus imágenes entrenen sistemas de navegación comercial para robots?

Desde la perspectiva de derechos y gobernanza, hay tres preguntas prácticas: 1) ¿Qué se explicó a los usuarios en lenguaje claro y en español sobre usos derivados de sus datos? 2) ¿Qué métricas públicas existen sobre el conjunto de datos y su sesgo geográfico o demográfico? 3) ¿Se aplicó revisión humana o anonimización? Nosotros valoramos la utilidad técnica de este VPS, pero exigimos métricas públicas, documentación en español y gobernanza clara sobre datos y revisión humana, en línea con nuestra postura previa sobre empresas de IA.

¿Cómo impacta esto en Argentina y en la robótica urbana local?

La solución técnica es aplicable en cualquier ciudad con suficiente cobertura fotográfica. En barrios porteños como Microcentro o Palermo, los problemas de «cañón urbano» y señal GPS son reales, por lo que un VPS entrenado con imágenes locales podría mejorar entregas de última milla. No obstante, no hay evidencia pública de despliegues de Coco o Niantic para robots en Argentina hasta la fecha. El primer cliente comunicado por Niantic Spatial fue Coco Robotics y la cifra operativa que se mencionó es de cerca de 1.000 robots, según su CEO.

Para que esto sea relevante en Argentina hacen falta dos cosas: datos locales y acuerdos contractuales transparentes con proveedores. Si las empresas traen mapas «pensados para máquinas», deberían publicar cobertura, rendimiento por barrio y políticas de privacidad en español para que municipios, empresas de logística y consumidores puedan evaluar beneficios y riesgos.

Conclusión: qué deberíamos preguntar y qué exigir a reguladores y empresas

La historia es un buen ejemplo de conversión de datos lúdicos en infraestructura comercial. Celebramos la utilidad técnica de un VPS preciso, pero eso no exime a las empresas de responsabilidades públicas. Pedimos que Niantic Spatial y sus clientes publiquen métricas sobre precisión y sesgo, documentación en español sobre qué datos se usan y por cuánto tiempo, y procesos de revisión humana y auditoría externa. Reguladores locales deberían exigir transparencia en contratos de datos y estudios de impacto antes de autorizar despliegues masivos.

En resumen: la tecnología existe y funciona; la discusión real ahora es social y regulatoria. Sin métricas públicas ni documentación clara en español, la utilidad técnica corre el riesgo de transformarse en opacidad comercial.