La próxima revolución de la IA empresarial se encuentra en la inteligencia espacial.

Los sistemas de mapas digitales y navegación que utilizamos en la actualidad, que incluyen nombres de calles, señales y pistas visuales, fueron diseñados para personas. Sin embargo, en el umbral de una nueva era en robótica, surge la necesidad de un nuevo tipo de mapa que permita a las máquinas entender los entornos físicos. Esta capacidad, llamada inteligencia espacial, representa una evolución crucial en la inteligencia artificial.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han generado un cambio significativo, pero la vida humana y la mayor parte de las actividades empresariales aún se desarrollan en el mundo físico. Aunque la inteligencia artificial puede procesar texto, código e imágenes, todavía no logra comprender plenamente el entorno en el que vivimos. Imaginemos un agente de IA encargado de gestionar un almacén; podría identificar un montacargas en un video de seguridad, pero no sería capaz de determinar si este está bloqueando una ruta crítica, colocado de manera segura para mantenimiento, o si representa un peligro potencial. Sin inteligencia espacial, la IA seguirá limitada a roles de asesoría en lugar de asumir tareas operativas.

La inteligencia espacial ya está transformando las operaciones en empresas de logística, fabricación y servicios en campo. Según un informe de tendencias tecnológicas, la computación espacial se reconoce como una tecnología clave para las empresas en 2025. En logística, contar con un nivel de precisión en centímetros puede mejorar drásticamente la eficiencia de almacenes al optimizar distribuciones, reducir errores y mejorar los flujos de inventario y entrega. En el ámbito del diseño y la construcción, las superposiciones de realidad aumentada (AR) permiten a equipos distribuidos colaborar en modelos 3D, guiando a los grupos como si estuvieran en el lugar. En cuanto a la capacitación, las simulaciones inmersivas permiten a los empleados practicar tareas complejas y recibir retroalimentación en tiempo real.

Los consumidores también están experimentando esto de primera mano, ya que diversas marcas y espacios están creando experiencias de realidad aumentada, desde tours autoguiados hasta juegos educativos insertados en espacios urbanos. Estas aplicaciones ofrecen nuevas formas de involucrar y mantener a los clientes.

Los nuevos modelos de inteligencia espacial serán fundamentales para la próxima generación de gafas AR de empresas como Snap, Meta y Google. Estos dispositivos prometen liberarnos de la necesidad de mirar hacia abajo en nuestros teléfonos, permitiéndonos apreciar mejor nuestro entorno. Para ello, requieren un mapa digital impulsado por IA, que sea altamente preciso y capaz de anclar contenido digital a ubicaciones específicas de manera constante.

De cara al futuro, la conciencia espacial será esencial para los robots. Se prevé que los robots humanoides podrían convertirse en parte de nuestra vida diaria en la próxima década, desempeñando roles en campos como la salud, la hospitalidad y el mantenimiento. Se estima que el mercado de los robots humanoides puede alcanzar los 38 mil millones de dólares para 2035.

Con los recientes avances en inteligencia artificial, los robots han comenzado a reconocer objetos, entender contextos y imitar acciones humanas. Sin embargo, su utilidad seguirá siendo limitada si no pueden comprender su entorno físico. La conciencia espacial es clave para posibilitar la navegación autónoma segura y la realización de tareas en entornos dinámicos.

La construcción de un mapa de IA que represente el mundo real enfrenta múltiples desafíos. Mientras que la visión computacional puede describir imágenes, a menudo carece de la precisión necesaria para máquinas que operan en la realidad. El GPS, por su parte, no siempre es lo suficientemente preciso. Por esta razón, los Sistemas de Posicionamiento Visual (VPS) ofrecen la exactitud requerida para una comprensión espacial auténtica.

Además de la localización, la IA debería ser capaz de distinguir entre un modelo geotípico, que es genérico y simulado, y un modelo geoespecífico, que refleja la realidad con detalle exacto. Un robot entrenado en un mundo geotípico aún deberá operar en el mundo real, por lo que necesita el modelo geoespecífico para realizar tareas de manera precisa y eficiente en tiempo real.

Aquí es donde entran en juego los Modelos Geoespaciales de Gran Escala (LGMs), que tienen una función similar a los LLMs pero en el ámbito espacial. Mientras que los LLMs procesan texto de la red, los LGMs se entrenan con miles de millones de imágenes del mundo real, todas conectadas a ubicaciones físicas. Estos modelos dotan a las máquinas de una comprensión contextual del espacio y las estructuras.

Los humanos pueden adivinar intuitivamente cómo se ve una iglesia o una plaza desde diferentes ángulos, mientras que para las máquinas eso resulta muy complejo. Los LGMs permitirán a la IA inferir información faltante y razonar espacialmente, de manera similar a lo que hacen los LLMs con el lenguaje. Se convertirán en la base para un sistema operativo auténtico del mundo físico.

Para los líderes empresariales, la pregunta clave no es si la inteligencia espacial será relevante, sino cuán rápido pueden integrarla. Desde la precisión operativa y la seguridad de los trabajadores hasta el compromiso del cliente y la automatización, la inteligencia espacial promete un avance considerable en la forma en que la IA satisface las necesidades empresariales. La próxima frontera de la inteligencia artificial no radica en un entendimiento digital más profundo, sino en ayudar a las máquinas a comprender e interactuar con el mundo como lo hacemos nosotros.