Uber: 4 viajes por agentes de IA frente a 320 millones

Uber solo completó 4 viajes pedidos por agentes de IA en el tercer trimestre

Cuatro viajes. Ese fue el total de trayectos que Uber completó en el tercer trimestre de 2026 a partir de pedidos hechos por agentes de IA de terceros, un dato que los ejecutivos de la compañía divulgaron por primera vez durante su llamada de resultados. En Uber Eats el volumen fue algo mayor: "alrededor de 500" pedidos gestionados por bots durante la semana de Halloween. Todo eso, sobre un total de 320 millones de viajes y entregas.

Para un founder que está construyendo producto sobre la promesa de la disintermediación —la idea de que un agente conversa con las APIs y el usuario nunca vuelve a abrir la app— la cifra funciona como un balde de agua fría. También como un mapa: Uber acaba de mostrar, con números, dónde está la fricción real.

¿Qué tan grande es el negocio de los agentes de IA en plataformas?

Prácticamente invisible, por ahora. Los 4 viajes y los cerca de 500 pedidos representan una proporción estadísticamente imperceptible del volumen trimestral de Uber. Y no es un problema de capacidad técnica: es un problema de incentivos y de hábitos.

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Uber no es una empresa pequeña que esté midiendo mal. En el trimestre previo reportó ingresos por US$14.190 millones, un 12,2% más interanual, y 208 millones de usuarios, un 15,6% más, según el análisis de StockStory. Es decir: la compañía tiene el volumen, los datos y los incentivos para medir con precisión cuánto de su negocio pasa por agentes. Y el número que publicó es, literalmente, de cuatro dígitos bajos.

Por qué Uber divulgó esta cifra ahora

La divulgación no es casual. El debate sobre la disintermediación de plataformas lleva meses instalado en el sector: la hipótesis es que agentes como Muse, de Meta, o los asistentes de consumo de OpenAI terminen siendo la puerta de entrada a servicios como Uber o DoorDash, dejando a las apps nativas como una capa invisible.

Los datos de adopción de esos agentes no son menores. The Verge reportó que Muse llegó a 600.000 usuarios activos diarios en Estados Unidos, según Apptopia, y que Gemini Spark, el agente de Google, ya opera con más de 30 socios de servicios externos, entre ellos Dropbox, Uber y Spotify. Es decir: Uber ya está integrado en un agente de terceros. Lo que acaba de decir es que ese canal, hoy, no mueve su negocio.

La postura de Uber: "queremos que haya más tracción"

El CEO Dara Khosrowshahi fue explícito en la llamada. "Esperamos que haya más tracción", dijo. "Queremos que los servicios estén disponibles para los consumidores de una manera agradable y fácil. Creemos que nuestros servicios directos van a ser los más agradables y fáciles, pero trabajaremos con estos terceros".

Y agregó: "Es muy, muy temprano, y queremos asegurarnos de no depender de ningún jugador en particular".

Esa frase contiene la estrategia completa. Uber no está bloqueando a los agentes: está construyendo su propio camino mientras los deja entrar por la puerta de servicio. La compañía desarrolló su propio Cart Assistant para Uber Eats, un bot que arma una lista de compras a partir de la foto de una receta o de un texto. La lógica es clara: si el agente va a intermediar, que sea el propio.

¿Qué agentes de IA están intentando entrar al transporte y la entrega?

El ecosistema se movió rápido en los últimos dos años. Según The Verge, OpenAI mostró una API agéntica en su DevDay de 2024 y lanzó versiones tempranas de agentes de consumo a mediados de 2025; el salto de prueba de concepto a uso práctico llegó a fines del año pasado con OpenClaw. Desde entonces la carrera se aceleró, y hoy conviven asistentes que reservan viajes, compran groceries, cancelan suscripciones y pagan facturas.

El problema es que la adopción de agentes todavía arrastra problemas de confianza. El mismo reporte menciona vulnerabilidades de seguridad ya parcheadas y quejas de usuarios sobre agentes que compartieron datos privados sin permiso. Para una plataforma que mueve pagos y ubicación en tiempo real, ese es un freno concreto.

Qué significa esto para tu startup

1. No diseñes para un solo canal. Si tu tesis es que los agentes van a reemplazar la app, Uber acaba de darte un dato duro en contra. Lo que sí está funcionando es la integración vía partnership: Uber aparece como socio de Gemini Spark. La jugada realista no es construir un agente que reemplace a la plataforma, sino ser el servicio que el agente puede llamar.

2. Mide tu propio tráfico agéntico antes de invertir. Uber tardó hasta este trimestre en publicar el número. Tú puedes instrumentarlo ahora: separa en tu analítica los pedidos que llegan por API o por agente de los que llegan por canal directo. Si el porcentaje es marginal, tienes margen para esperar; si empieza a crecer, tienes una señal temprana.

3. Invierte en datos y gobernanza, no en prompts. La investigación de MIT Sloan sobre agentes es contundente en este punto: en un despliegue real, el 80% del trabajo se fue en tareas poco glamorosas de ingeniería de datos, alineación de stakeholders, gobernanza e integración de flujos. Los prompts fueron la parte fácil.

4. Diseña los guardrails desde el día uno. El mismo análisis de MIT Sloan identifica los riesgos que más golpean a quien delega en agentes: confiabilidad irregular, ciberseguridad cuando el agente tiene permisos amplios, y accountability —quién responde cuando el agente se equivoca. Si tu producto va a dejar que un agente actúe en nombre del usuario, necesitas límites de gasto, permisos acotados y logs auditables.

El contexto de mercado: promesa grande, adopción despareja

La expectativa macro sigue siendo enorme. Jensen Huang, CEO de Nvidia, dijo en su keynote del CES de 2025 que los agentes de IA empresariales crearían una "oportunidad de varios billones de dólares", según recoge MIT Sloan. Y una encuesta de MIT Sloan Management Review junto a BCG encontró que el 35% de los encuestados ya había adoptado agentes para 2023, con otro 44% planeando desplegarlos.

Ese entusiasmo, sin embargo, convive con realidades como la de Uber. La brecha entre la promesa de los agentes y su uso real en transacciones de alto volumen sigue siendo ancha, y ahí está la oportunidad para founders: no en el agente genérico, sino en resolver la última milla —identidad, pagos, permisos, confianza— que hoy impide que un bot cierre un viaje sin fricción.

Conclusión

Cuatro viajes y unos 500 pedidos no son una amenaza para Uber: son un recordatorio de que la disintermediación por agentes todavía está en fase de laboratorio. Para un founder, la lectura útil no es "los agentes no funcionan", sino "los agentes todavía no resuelven la confianza ni los incentivos". Quien construya esa capa —integración limpia, permisos claros, datos ordenados— va a estar posicionado cuando el número de Uber deje de ser de cuatro dígitos.