La posición precisa en tiempo real de los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) es crítica para la navegación y la cartografía, pero sigue siendo un desafío en entornos complejos debido a bloqueos de señal y efectos de multipath. Este estudio presenta un marco comparativo para la predicción de errores en tiempo real del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), evaluando dos modelos de aprendizaje automático (Random Forest y XGBoost) y un modelo de aprendizaje profundo (red de Memoria a Largo y Corto Plazo) en comparación con un filtro de Kalman extendido como referencia. Una estación total de alta precisión proporciona coordenadas de verdad terrestre, lo que permite derivar etiquetas de error de posicionamiento a partir de datos GNSS en bruto sincronizados. Entre los modelos evaluados, el modelo basado en árboles XGBoost logra un error cuadrático medio (MSE) significativamente más bajo y un coeficiente de determinación (R2) considerablemente más alto que otros modelos en la predicción de desviaciones de posicionamiento. Las predicciones de error de alta precisión del modelo óptimo establecen el núcleo de una solución solo de software para la integridad de posicionamiento. El marco demuestra que se pueden derivar estimaciones de error confiables y en tiempo real directamente de los datos de observación, proporcionando la entrada esencial requerida para futuros sistemas de compensación sin necesidad de hardware adicional.