Qué es Niantic Spatial y para qué sirve realmente

Niantic Spatial se ha convertido en una de las piezas clave de la nueva ola de inteligencia artificial aplicada al mundo físico. Lo que empezó con millones de personas cazando Pokémon con el móvil se ha transformado, casi sin que muchos jugadores se dieran cuenta, en una enorme infraestructura de mapas 3D y visión por ordenador que hoy ya guía robots de reparto por las calles de grandes ciudades. Detrás de la broma de “sal a caminar para atrapar un Pikachu” había un proyecto mucho más ambicioso.

Mientras la mayoría veía solo un videojuego de realidad aumentada, en segundo plano se estaba alimentando el mayor conjunto de datos de visión geoanclada del planeta. Escaneos de Poképaradas, vídeos cortos de estatuas, plazas o edificios, y fotos de todo tipo de rincones urbanos han servido a Niantic para levantar un modelo geoespacial del mundo con resolución de centímetros. Hoy ese trabajo se ha separado de la parte de juegos y vive bajo un nuevo nombre: Niantic Spatial.

Qué es exactamente Niantic Spatial

Niantic Spatial es la empresa tecnológica resultante de separar el negocio de videojuegos de Niantic Inc.. A partir de 2025, Niantic dividió su actividad en dos ramas: por un lado, Niantic Games (con títulos como Pokémon GO, Pikmin Bloom o Monster Hunter Now), vendida al gigante de juegos móviles Scopely; por otro, la unidad centrada en inteligencia artificial, cartografía y realidad aumentada, que pasó a llamarse Niantic Spatial.

La nueva compañía se define como una firma de IA geoespacial. Su objetivo es comprender y representar el mundo real con una precisión de centímetros para que máquinas, robots, vehículos autónomos y dispositivos de realidad aumentada o mixta puedan situarse e interactuar con su entorno de forma fiable. Lo que ofrece Niantic Spatial no es un simple mapa, sino un “modelo del mundo” vivo, tridimensional y en constante actualización.

Para sostener este proyecto, Niantic Spatial parte de una base de datos colosal: más de 30.000 millones de imágenes geoposicionadas, capturadas principalmente en entornos urbanos de todo el planeta. Gran parte de esas imágenes proceden de Pokémon GO e Ingress, pero también de otras apps, desarrolladores y topógrafos que colaboraron con la compañía. A eso se suman sus propios avances en visión artificial, dispersión gaussiana para reconstrucción 3D y distintas herramientas de escaneo.

La estructura empresarial también ha cambiado por completo. Niantic Games fue adquirida por Scopely en un acuerdo valorado en unos 3.500 millones de dólares, más 350 millones adicionales en efectivo para los accionistas de Niantic. Niantic Spatial, en cambio, se mantiene como empresa independiente, liderada por John Hanke y con una financiación de base de unos 250 millones de dólares (200 millones aportados por la antigua Niantic y 50 por Scopely).

Con este movimiento, Niantic deja claro que su apuesta de futuro ya no es tanto publicar juegos móviles masivos, sino convertirse en la empresa de referencia de la IA geoespacial. Sus proyectos actuales continúan: el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS o SVP), su plataforma de visión artificial, el ecosistema Scaniverse, y el desarrollo de experiencias de realidad aumentada y mixta como Hello Dot para Meta Quest 3 o Peridot Beyond para las gafas Spectacles de Snap.

Cómo se ha construido el mapa 3D de Niantic Spatial

El pilar central de Niantic Spatial es su Large Geospatial Model, un modelo geoespacial de gran escala capaz de entender escenas del mundo real, relacionarlas con millones de escenas ya vistas y deducir la estructura de un lugar aunque no haya sido escaneado al completo. Este modelo no se ha creado en un laboratorio cerrado, sino en las calles, gracias al uso masivo de funciones de escaneo en juegos como Pokémon GO e Ingress.

Desde hace años, Niantic incorporó a sus juegos una opción en la que pedía a los usuarios grabar breves vídeos de Poképaradas, gimnasios y otros puntos de interés. Estas tareas de “escaneo” eran opcionales, pero estaban fuertemente integradas en la experiencia: se incentivaba a los jugadores a recorrer monumentos, edificios singulares, plazas, parques y zonas emblemáticas, y a registrar el entorno con la cámara del móvil en recorridos de 180 o 360 grados.

La ayuda oficial de Pokémon GO explicaba con detalle cómo debían hacerse los escaneos: moverse alrededor del objeto o lugar, mantener una distancia y altura razonables, y capturar el escenario desde distintos ángulos para que la reconstrucción fuera lo más precisa posible. Según la compañía, las imágenes se procesaban de forma anonimizada y se difuminaban las caras, matrículas y otros elementos identificables para reducir riesgos de privacidad.

El resultado, tras años de recopilación, es un mapa tridimensional del mundo con una resolución y riqueza de detalle muy superiores a la de un mapa clásico. No se trata solo de puntos GPS o planos de calles: son escenas completas, con edificios, mobiliario urbano, señales, árboles, farolas o bancos, acompañadas de metadatos muy precisos.

Cada uno de esos clips o imágenes incluye información como el ángulo de la cámara, la hora del día, las condiciones de luz y meteorología, la orientación del dispositivo, la velocidad de movimiento, así como la localización exacta. Esta combinación permite que el modelo de Niantic no solo sepa “dónde” está algo, sino cómo se ve en distintas circunstancias y cómo encaja en la estructura más amplia de la ciudad.

En 2022, la empresa ya hablaba públicamente de una cartografía levantada con más de cien millones de clips de vídeo enviados por jugadores, desarrolladores y equipos de topografía. Sin embargo, esa cifra era solo el principio: a día de hoy, Niantic Spatial presume de contar con más de 30.000 millones de imágenes y de operar su sistema de posicionamiento visual en más de un millón de localizaciones mapeadas en todo el mundo.

Del videojuego masivo a la infraestructura global

Cuando Pokémon GO llegó en 2016, la propuesta parecía sencilla: salir a la calle con el móvil, pasear por tu barrio o por el centro de la ciudad y atrapar criaturas virtuales que aparecían en plazas, parques, monumentos y edificios simbólicos. La realidad aumentada se presentaba como una capa divertida sobre el mundo físico, algo que te invitaba a caminar más y descubrir rincones que quizá no habías visto.

Sin embargo, desde bastante pronto Niantic empezó a dejar caer, casi a quien quisiera escuchar, que su visión a largo plazo iba mucho más allá del entretenimiento. En 2020 compró la startup 6D.ai para acelerar la construcción de un mapa 3D dinámico del planeta y reforzó sus herramientas para capturar y registrar el entorno en tiempo real.

Aquella adquisición fue clave porque 6D.ai trabajaba precisamente en reconstruir espacios físicos en tres dimensiones a partir de vídeo y datos de sensores. Sumando esta capacidad a la base de usuarios masiva de Pokémon GO e Ingress, Niantic tenía todos los ingredientes para convertirse en un proveedor de infraestructura geoespacial a escala global.

Entre 2020 y 2022 la compañía empezó a apoyarse de forma mucho más explícita en la comunidad de jugadores para recopilar datos visuales de Poképaradas, gimnasios y otros puntos clave. Las tareas de escaneo se integraron como misiones dentro del juego, se ofrecían recompensas y se animaba a participar activamente en la mejora de la experiencia de realidad aumentada.

Durante un tiempo, el mensaje fue que estos datos servirían sobre todo para hacer que la realidad aumentada del propio Pokémon GO fuera más precisa y estable: mejor seguimiento de los objetos virtuales, colocación más creíble de los Pokémon en el entorno, menos errores al superponer elementos digitales sobre edificios o superficies reales. Hoy, con la aparición de Niantic Spatial, se ve que aquello era solo la primera fase de algo mucho más grande.

En noviembre de 2024, Niantic presentó públicamente su Large Geospatial Model y explicó que su sistema de posicionamiento visual ya operaba en más de un millón de lugares concretos del planeta. La promesa era que este salto sería útil no solo para gafas de realidad aumentada, sino también para robótica, creación de contenidos, sistemas autónomos y, en general, para cualquier aplicación que necesitara entender el mundo físico con precisión.

El Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) y por qué es tan importante

El corazón tecnológico de Niantic Spatial es su Visual Positioning System (VPS), o Sistema de Posicionamiento Visual. Mientras que el GPS utiliza señales de satélite para calcular la ubicación, el VPS se basa en lo que ve la cámara: compara las imágenes capturadas en tiempo real con los mapas visuales detallados que la compañía ha construido a partir de los escaneos.

En la práctica, esto significa que un dispositivo —ya sea un móvil, unas gafas de realidad aumentada o un robot— puede situarse en el espacio con una precisión de centímetros simplemente analizando los puntos de referencia físicos que le rodean: esquinas de edificios, farolas, señales, escaparates, mobiliario urbano… Todo aquello que aparezca en la base de datos puede servir para “anclar” la posición.

El gran valor del VPS frente al GPS es que resuelve muchas de las limitaciones que sufre la tecnología de satélite en entornos urbanos densos. En ciudades con rascacielos o calles muy estrechas, las señales de GPS rebotan en las fachadas, se degradan o se pierden, lo que puede generar errores de decenas de metros. Para una persona usando una app de mapas, esa desviación suele ser molesta pero tolerable; para una máquina autónoma, es un problema grave.

Niantic Spatial plantea su VPS como un complemento y, en muchos casos, un reemplazo del GPS tradicional cuando se necesita máxima precisión. En lugar de fiarse únicamente de las coordenadas de satélite, los sistemas autónomos pueden apoyarse en esta capa visual para refinar su posición, incluso cuando las señales GPS fallan por completo.

Según la propia compañía, lo que hace diferente su enfoque no es solo la tecnología de visión artificial, sino la escala y el nivel de detalle “a ras de calle”. Pocas empresas han conseguido reunir tantos datos visuales tan cerca del suelo, desde tantos ángulos y en tantas condiciones distintas de luz, clima y hora del día. Y buena parte de ese logro viene, de nuevo, del éxito masivo de sus juegos y de la colaboración —a menudo no del todo consciente— de sus comunidades.

Niantic Spatial y Coco Robotics: de atrapar Pokémon a repartir comida

Todo este trabajo ya no es teoría ni promesas a futuro. Niantic Spatial ha empezado a aplicar su VPS en escenarios muy concretos, y uno de los más llamativos es su alianza con Coco Robotics, una startup con sede en Santa Mónica (California) que despliega pequeños robots autónomos para entregar comida y pedidos de comercio minorista.

En febrero de 2026, ambas compañías anunciaron una colaboración para integrar el Sistema de Posicionamiento Visual de Niantic Spatial en los robots de reparto de Coco. Estos vehículos, que ya operan en barrios de ciudades como Los Ángeles, Chicago, Miami o Helsinki, cuentan con varias cámaras integradas (alrededor de cuatro) que registran su entorno mientras circulan por aceras y calles.

Gracias al VPS de Niantic, los robots pueden comparar en tiempo real lo que ven sus cámaras con la base de datos de imágenes recogidas durante años por jugadores y otros colaboradores. De ese modo, son capaces de saber con enorme precisión dónde están, incluso en situaciones en las que el GPS se vuelve poco fiable: entre edificios altos, en zonas de recogida complicadas, en intersecciones con mala cobertura o en puntos de entrega con acceso confuso.

Este enfoque permite que los robots de Coco realicen más de medio millón de entregas con un nivel de exactitud que sería difícil de lograr solo con el GPS. El sistema visual les ayuda a no equivocarse de portal, a maniobrar con seguridad y a completar trayectos aunque el mapa de satélite les “desplace” varios metros de su posición real.

En palabras de Niantic, ninguna fuente única de datos define su modelo: aunque los escaneos de los juegos fueron la base inicial, cada vez son más los datos generados directamente por los clientes —como Coco Robotics— los que alimentan y refinan el sistema en las áreas que más les importan. Es un ciclo continuo: cuantos más robots usen el VPS en una zona, mejores se vuelven los mapas visuales de esa zona.

IA geoespacial: más allá de los robots de reparto

La alianza con Coco Robotics es solo la punta del iceberg de lo que Niantic Spatial quiere lograr. El objetivo de la compañía es convertirse en la capa geoespacial de referencia para todo tipo de sistemas inteligentes que interactúan con el mundo físico. Los usos potenciales van desde logística y navegación avanzada hasta realidad aumentada industrial, mantenimiento urbano o incluso aplicaciones militares.

Desde el lado de la IA, muchas grandes empresas tecnológicas han entendido que los modelos de lenguaje (LLM) son muy buenos con el texto, pero tienen una comprensión pobre del entorno físico. Saben responder preguntas, escribir código o generar resúmenes, pero no tienen “experiencia” sobre cómo son las calles, cómo se organiza un barrio o qué obstáculos puede encontrar un robot en una acera cualquiera.

La tecnología de Niantic actúa como un “tejido” que conecta información visual y espacial con aplicaciones de IA. Su modelo de mundo es una especie de diccionario tridimensional donde cada lugar está descrito por millones de ejemplos visuales, condiciones ambientales, patrones de movimiento y referencias cruzadas. Este tipo de representación es clave para que la futura IA física —robots, vehículos autónomos, drones, gafas AR— pueda moverse por el mundo con sentido común.

No es difícil imaginar grandes operadores logísticos como Amazon o empresas de transporte como Uber interesándose por este tipo de mapas de altísima precisión para optimizar rutas, entregas y recogidas en zonas complicadas. Tampoco es descartable que haya clientes menos “amables”, como actores del sector militar o de seguridad, interesados en modelos de mundo extremadamente detallados para sus propios fines.

En paralelo, Niantic Spatial sigue impulsando el desarrollo de experiencias de realidad aumentada y mixta apoyadas en este mismo modelo geoespacial. Apps como Hello Dot para las Meta Quest 3 o Peridot Beyond para gafas inteligentes permiten superponer contenido digital en el entorno real de una forma cada vez más estable, ajustada y creíble, algo impensable sin un mapa 3D sólido por debajo.

Edades mínimas y acceso a juegos y apps de Niantic Spatial

Con la transformación de Niantic en una empresa centrada en datos y IA geoespacial, las políticas de acceso por edad a sus productos han cobrado más relevancia. No todas sus apps están orientadas a un público infantil o adolescente, y el tratamiento de información del entorno físico plantea cuestiones particulares de protección de datos.

En el caso de los juegos y aplicaciones directamente gestionados bajo el paraguas de Niantic Spatial —AR Voyage, Ingress Prime, Niantic Spatial Recon, Peridot, Scaniverse, Into the Scaniverse y Hello Dot, entre otros— la norma es clara: los menores no pueden acceder ni jugar. La compañía establece umbrales de edad específicos según la región, alineados con la normativa de protección de datos personales.

Para los residentes del Espacio Económico Europeo (EEE), se considera menor a cualquier persona menor de 16 años, o menor de la edad necesaria para dar su consentimiento al tratamiento de datos personales en su país de residencia (que puede variar entre Estados miembros). En la República de Corea, el límite se sitúa en los 14 años.

En el resto de regiones del mundo, se marca como referencia a cualquier persona menor de 13 años o de la edad necesaria para consentir el tratamiento de sus datos personales según la normativa local. Eso significa que, incluso si un menor tiene capacidad técnica para usar el juego o la app, formalmente no debería hacerlo si no alcanza ese umbral.

Estos requisitos no son un mero formalismo: las aplicaciones de Niantic Spatial trabajan con datos muy sensibles del entorno físico, incluyendo imágenes de espacios públicos y, potencialmente, elementos que pueden considerarse datos personales. De ahí que la compañía insista en establecer barreras claras de edad y en recalcar el carácter opcional y anonimizado de los escaneos allí donde se recogen.

Privacidad, consentimiento y debate social

El uso de los datos generados en juegos como Pokémon GO para alimentar la IA de Niantic Spatial ha desatado un debate intenso sobre privacidad, consentimiento y vigilancia ambiental. Aunque la empresa defiende que los escaneos fueron siempre voluntarios y anonimizados, muchos jugadores afirman que nunca tuvieron una imagen clara de para qué se iban a utilizar realmente esas imágenes y vídeos.

Las condiciones de uso de Niantic establecían que las imágenes capturadas en la app podían almacenarse como “datos de mapas”, lo que, desde el punto de vista legal, les daba vía libre para construir este modelo geoespacial. Sin embargo, en la práctica, leer de arriba abajo la letra pequeña de un juego móvil gratuito antes de jugar es algo que casi nadie hace, y la compañía es plenamente consciente de ello.

Las revelaciones publicadas por medios como MIT Technology Review han hecho que mucha gente se replantee el “trato implícito” que había aceptado. Lo que para los usuarios se presentaba como una tarea lúdica para mejorar la realidad aumentada del juego se ha convertido en la base de una infraestructura tecnológica con enorme valor comercial, potencial interés para gigantes logísticos y, posiblemente, para actores gubernamentales o militares.

En redes sociales se han viralizado comentarios críticos del tipo: “143 millones de personas pensaron que solo estaban cazando Pokémon, y en realidad estaban construyendo uno de los mayores conjuntos de datos visuales del mundo real en la historia de la IA”. Otros usuarios han señalado que la auténtica genialidad no fue construir el mapa, sino diseñar incentivos para que millones de jugadores trabajaran gratis recopilando casos extremos y residuos de datos sin percibirlo como tal.

Niantic, por su parte, subraya una y otra vez que la participación en los escaneos fue y sigue siendo completamente opcional, que los envíos se procesan sin vincularlos a cuentas individuales y que se borran o difuminan caras, matrículas y otros rasgos que puedan asociarse de forma directa a una persona o un vehículo concreto.

Aun así, la expansión de estos mapas tridimensionales tan detallados reabre el debate sobre qué grado de vigilancia ambiental estamos dispuestos a aceptar. No se trata solo de lo que la empresa ve y almacena, sino de quién podrá acceder a esos datos y con qué finalidad. Los posibles usos militares mencionados en algunos análisis cambian por completo la naturaleza de la “oferta” original: un juego gratuito a cambio de datos que hoy valen oro.

De trabajo de campo lúdico a revolución de la IA física

Todo lo que rodea a Niantic Spatial ilustra una tendencia cada vez más clara: los videojuegos y las apps de consumo se han convertido en fábricas de datos masivos. Lo que parecía solo entretenimiento ha sido, en realidad, un gigantesco trabajo de campo distribuido, en el que millones de usuarios han mapeado el mundo zona a zona, esquina a esquina, durante casi una década.

Para la industria, el resultado es tremendamente atractivo: un modelo de mundo detallado, vivo y ajustado a la escala en la que se mueven las máquinas. Para muchos jugadores, en cambio, la sensación es agridulce, como si se hubiera camuflado bajo la forma de un juego una labor de recogida de datos con implicaciones que nunca se explicaron del todo.

Lo cierto es que la tecnología de Niantic Spatial abre la puerta a una nueva generación de sistemas autónomos que ya no dependen únicamente del GPS y de mapas 2D. Robots de reparto, drones, vehículos ligeros, gafas de realidad aumentada o incluso herramientas de mantenimiento urbano podrán apoyarse en este tipo de modelos para operar con una precisión y una comprensión del entorno que hasta hace poco sonaban a ciencia ficción.

Al mismo tiempo, aumenta la presión para que empresas y reguladores sean más transparentes con el uso de los datos, especialmente cuando se recogen mediante experiencias lúdicas masivas. Saber exactamente qué se almacena, durante cuánto tiempo, con quién se comparte y con qué objetivos será cada vez más importante para mantener la confianza del público.

Niantic Spatial representa, en última instancia, la evolución de una compañía que empezó sacándonos a la calle para atrapar criaturas virtuales y ahora aspira a ser la infraestructura invisible que guíe robots, gafas y sistemas de IA por el mundo real. La misma energía que nos llevó a caminar kilómetros por un Pikachu brillante es la que, sin que muchos lo supieran, estaba alimentando una de las plataformas geoespaciales más ambiciosas del momento.