{"id":66404,"date":"2026-03-16T23:07:06","date_gmt":"2026-03-16T23:07:06","guid":{"rendered":"http:\/\/69b84bde76a5822d5b851f5c"},"modified":"2026-03-16T23:07:06","modified_gmt":"2026-03-16T23:07:06","slug":"10-claves-para-entender-la-controversia-de-pokemon-go-y-como-usaron-tus-datos-para-entrenar-una-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=66404","title":{"rendered":"10 claves para entender la controversia de Pok\u00e9mon Go y c\u00f3mo usaron tus datos para entrenar una IA"},"content":{"rendered":"

Desde su lanzamiento en 2016, Pok\u00e9mon Go<\/em> ha sido uno de los juegos m\u00f3biles m\u00e1s populares del mundo al combinar de forma creativa tecnolog\u00edas de geolocalizaci\u00f3n, realidad aumentada y una de las franquicias m\u00e1s reconocidas del mundo, Pok\u00e9mon, propiedad de Nintendo, Game Freak y Creatures Inc. El juego acumula alrededor de 700 millones de descargas y ha generado ingresos por encima de los 6,000 millones de d\u00f3lares. Claro, su extraordinaria popularidad tambi\u00e9n ha sido acompa\u00f1ada por numerosas pol\u00e9micas, sobre todo en sus inicios, cuando fue un fen\u00f3meno global. A 10 a\u00f1os de su estreno, Pok\u00e9mon Go<\/em> sigue generando controversia, y el esc\u00e1ndalo m\u00e1s reciente gira en torno al uso de datos sin consentimiento para entrenar sistemas de inteligencia artificial.<\/p>\n

Aqu\u00ed te explicamos en 10 puntos clave todo lo que debes saber sobre el tema.<\/p>\n

Las preguntas b\u00e1sicas<\/h2>\n

1. \u00bfLa gente todav\u00eda juega Pok\u00e9mon Go<\/em>?<\/strong> En los a\u00f1os previos al confinamiento por la pandemia de COVID-19, pocos juegos m\u00f3viles eran tan populares como Pok\u00e9mon Go<\/em>. Desarrollado por Niantic, el juego permiti\u00f3 a millones de personas capturar criaturas virtuales en lugares del mundo real, demostrando el potencial creativo de la realidad aumentada<\/a>. En buena medida, el juego fue percibido de forma positiva por padres de familia porque se trataba de una actividad social que se pod\u00eda realizar al aire libre (no obstante los accidentes por andar distra\u00eddo en el tel\u00e9fono). Esta mezcla de tecnolog\u00eda, personajes reconocibles y mec\u00e1nicas sencillas pero adictivas result\u00f3 en el fen\u00f3meno global que todos recordamos. Si bien el juego \u201cpas\u00f3 de moda\u201d hace mucho tiempo entre curiosos y casuales, las actualizaciones constantes y eventos especiales han mantenido activa a una enorme comunidad de gamers<\/em> hasta la fecha.<\/p>\n

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\"Redes<\/picture><\/span><\/div>\n
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M\u00e1s de 370 expertos alertan que la verificaci\u00f3n de edad en l\u00ednea no es efectiva y pone en riesgo la privacidad<\/a><\/div>\n

\u201cLas comprobaciones de edad no solo podr\u00edan ser ineficaces, sino que tambi\u00e9n pueden reducir la seguridad en l\u00ednea al exponer a los usuarios a malware<\/em> y estafas cuando recurren a servicios alternativos\u00bb, se\u00f1alan los especialistas.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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2. \u00bfQu\u00e9 pas\u00f3 ahora?<\/strong> En t\u00e9rminos muy resumidos, trascendi\u00f3 por un art\u00edculo<\/a> de MIT Technology Review<\/em> que Niantic ha estado utilizando los datos capturados por los usuarios de Pok\u00e9mon Go<\/em> para construir un gran modelo de inteligencia artificial geoespacial<\/a>. En otras palabras, mientras t\u00fa estabas visitando Pok\u00e9paradas y gimnasios, de igual forma estabas escaneando lugares reales con tu tel\u00e9fono. Todos estos miles de millones de im\u00e1genes y datos de geolocalizaci\u00f3n que usuarios han capturado a lo largo de los a\u00f1os han sido alimentados a un sistema de IA para crear mapas tridimensionales extremadamente detallados del mundo real.<\/p>\n

3. \u00bfY esto para qu\u00e9 sirve?<\/strong> Estos mapas tienen la capacidad de ayudar a m\u00e1quinas y robots a comprender y navegar espacios f\u00edsicos, lo cual puede ser muy \u00fatil en zonas donde hay fallas de GPS. Niantic ha estado aplicando esta tecnolog\u00eda en proyectos fuera de los videojuegos, formando alianzas con compa\u00f1\u00edas de rob\u00f3tica. Hace poco anunci\u00f3 una colaboraci\u00f3n con Coco Robotics para mejorar la navegaci\u00f3n de sus robots repartidores<\/a>. Si no has visto uno de estos robots en persona, seguro has visto videos, en ocasiones tropezando con escaleras o chocando con jardineras. Mapas m\u00e1s detallados del mundo real sirven para prevenir ese tipo de accidentes y mejorar su eficiencia, as\u00ed tu pizza llega m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n

4. Eso no suena tan mal, \u00bfcu\u00e1l es la pol\u00e9mica?<\/strong> El problema es que muchos usuarios no sab\u00edan que mientras trataban de capturar a un Charmander o a un Psyduck, a la vez estaban contribuyendo a entrenar sistemas de IA y log\u00edstica. A juzgar por los comentarios en foros de Reddit, todav\u00eda hay mucha confusi\u00f3n en torno al asunto, e incluso indiferencia por las implicaciones que podr\u00eda haber. No obstante, ha revivido algunos debates familiares entre activistas y expertos sobre temas relacionados al consentimiento, la privacidad y el uso comercial de datos generados, en este caso por millones de jugadores.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona esta tecnolog\u00eda?<\/h2>\n

5. \u00bfQu\u00e9 es un modelo geoespacial de gran tama\u00f1o?<\/strong> En una publicaci\u00f3n de noviembre de 2024<\/a>, Eric Brachmann y Victor Adrian Prisacariu, dos de los principales cient\u00edficos de esta empresa (antes Niantic Labs, ahora Niantic Spatial tras ser adquirida por Scopely), explicaron c\u00f3mo funciona esta innovaci\u00f3n. \u201cCuando observamos una estructura familiar, ya sea una iglesia, una estatua o una plaza, es bastante f\u00e1cil imaginar c\u00f3mo se ver\u00eda desde otros \u00e1ngulos, incluso si no la hemos visto desde todos los lados. Como humanos, poseemos una \u2018comprensi\u00f3n espacial\u2019 que nos permite completar estos detalles bas\u00e1ndonos en innumerables escenas similares que hemos visto antes. Pero para las m\u00e1quinas, esta tarea es extraordinariamente dif\u00edcil\u201d.<\/p>\n

La soluci\u00f3n ser\u00eda la inteligencia espacial como la pr\u00f3xima frontera de los modelos de IA. As\u00ed como los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM, por su nombre en ingl\u00e9s) dependen de grandes cantidades de texto para generar las palabras m\u00e1s probables que completar\u00edan un p\u00e1rrafo, los modelos geoespaciales de gran tama\u00f1o (LGM) dependen de grandes cantidades de datos de geolocalizaci\u00f3n para inferir la forma de estructuras en espacios f\u00edsicos, incluso en lugares que no han sido escaneados por los usuarios. \u201cEn nuestra visi\u00f3n de un LGM, cada una de estas redes locales contribuir\u00eda a un gran modelo global, implementando una comprensi\u00f3n compartida de las ubicaciones geogr\u00e1ficas y comprendiendo los lugares que a\u00fan no han sido escaneados por completo\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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