Los datos de Pokémon Go se usaron como uno de los insumos para entrenar sistemas de IA relacionados con un proyecto de posicionamiento que puede aplicarse en drones militares. La utilización de esos “ground scans” como parte del entrenamiento llega tras la venta del negocio de juegos de Niantic en 2025 y ha reabierto el debate sobre el destino real de los datos de los usuarios.
Cómo se usaron los datos de Pokémon Go para entrenar IA
En diciembre de 2025, la filial resultante de la venta del negocio de juegos de Niantic —conocida como Niantic Spatial tras la operación— anunció una alianza con la empresa Vantor para crear una solución de posicionamiento que funcione cuando el GPS falla. Ese sistema combina una capa de localización en tierra con otra diseñada para plataformas aéreas.
En la práctica, la solución busca ofrecer una alternativa comparable al GPS mediante técnicas de posicionamiento visual (VPS). Niantic Spatial admitió que los escaneos recogidos por jugadores de Pokémon Go figuran entre las distintas entradas utilizadas para entrenar sus modelos de IA, aunque precisó que esos datos no son el único origen y que la empresa no dispone de los escaneos generados después de la venta porque pertenecen a Scopely.
Vantor, por su parte, explicó que su capacidad de posicionamiento en entornos sin GPS se fundamenta en su propia cartografía 3D derivada de imágenes satelitales y que no tiene acceso directo a los datos de Pokémon Go. El objetivo común, según las compañías, es permitir que vehículos terrestres y aéreos compartan un mismo marco de referencia aun cuando las señales satelitales estén degradadas o anuladas.
Un dato que ha circulado en los medios holandeses y que ha alimentado la controversia es la magnitud de los escaneos: se habla de cerca de 30.000 millones de escaneos recopilados por la comunidad de jugadores, una escala que sin duda acelera el entrenamiento de modelos que necesitan imágenes de entornos reales y variadas.
Lo que no aclaran todavía y las dudas éticas
No es un detalle menor: el contrato original de Pokémon Go concede a la compañía una licencia muy amplia sobre el contenido generado por los usuarios. Según los términos de servicio, los usuarios otorgan a la empresa una licencia perpetua, libre de regalías, transferible y sublicenciable sobre ese contenido, lo que abre la puerta a usos comerciales que no siempre resultan evidentes para quien jugaba por diversión.
Expertos en ética tecnológica han señalado que, aunque la conversión de datos lúdicos en modelos útiles para la navegación puede parecer un efecto colateral, la escala y la velocidad con la que esos modelos se desarrollan dependen precisamente de volúmenes masivos de datos generados por usuarios no especializados. Un profesor de ética tecnológica ha afirmado que sin la enorme cantidad de escaneos de los jugadores el desarrollo de este tipo de sistemas no habría progresado igual de rápido.
Niantic Spatial ha intentado matizar la narrativa: sus responsables sostienen que los escaneos son solo una pieza más del puzzle y que la compañía no comparte datos sensibles recogidos tras la venta del negocio de juegos. Vantor, por su lado, subraya el uso de sus propios datos 3D para la parte aérea del sistema. Aun así, la mezcla de fuentes plantea preguntas sobre trazabilidad, consentimiento informado y control sobre cómo se re-utilizan los datos originalmente generados para un juego.
En términos técnicos, la relevancia de este flujo de datos es clara: los modelos de posicionamiento visual aprenden a reconocer características del entorno a partir de millones de imágenes y escaneos. Eso permite estimar la posición relativa en ausencia de GPS, lo que tiene aplicaciones legítimas en logística, robótica y realidad aumentada. El problema llega cuando esas mismas capacidades se incorporan a sistemas de navegación de plataformas que pueden tener usos militares.
Desde la perspectiva del usuario, la mayoría de jugadores aceptan términos de servicio que rara vez leen y que suelen priorizar la flexibilidad legal por parte de la empresa. Que una acción voluntaria y recreativa —apuntar la cámara del móvil a un PokéStop para completar una tarea de AR— pueda terminar alimentando modelos con aplicaciones bélicas es una consecuencia que muchos no esperan.
Lo que Niantic Spatial no aclara todavía es el detalle de qué tipos de datos concretos han sido incluidos en los entrenamientos y en qué medida esos modelos se han probado o desplegado en condiciones operativas reales. Tampoco hay información pública sobre auditorías independientes o controles específicos que limiten usos militares del producto final.
En términos regulatorios, la situación subraya un vacío común: la legislación sobre datos y privacidad aún está adaptándose a los usos transversales de la IA y la cartografía masiva. Mientras tanto, empresas y compradores privados pueden negociar transferencias y sublicencias que trasladan activos de datos entre manos con objetivos distintos a los originales.
Conclusión: el caso funciona como recordatorio de que los proyectos de IA rara vez nacen en laboratorio aislado; muchas veces se apoyan en grandes cantidades de datos generados por usuarios. Saber que parte de esos datos proceden de una experiencia de juego cambia la percepción pública sobre quién contribuye y con qué consecuencias. La discusión sobre consentimiento, transparencia y límites en la reutilización de datos sigue abierta y es, en este caso, tan práctica como urgente.
