Uber: solo 4 viajes pedidos por agentes de IA en una semana

Uber puso números a la promesa de los agentes de IA

En la semana más grande del año para Uber —la de Halloween— la compañía gestionó alrededor de 320 millones de viajes y pedidos entre Uber y Uber Eats. De ese total, apenas cuatro viajes y unos 500 pedidos de comida fueron iniciados por agentes de IA. La cifra la dio el director financiero Balaji Krishnamurthy en la llamada de resultados del tercer trimestre de 2026, y es la primera vez que Uber publica este dato.

Para un founder que está construyendo producto sobre la ola de los agentes, el número es incómodo: la infraestructura ya existe, pero los usuarios no la están usando.

Qué reveló Uber en su llamada de resultados

Krishnamurthy fue directo al grano: «Los volúmenes que vienen de agentes de IA para Uber Eats fueron alrededor de 500 pedidos en total. Y para nuestro negocio de viajes, fue un gran total de cuatro viajes que cumplimos desde agentes». Su conclusión: «es muy, muy temprano y la tracción que hemos visto hasta ahora es muy limitada».

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El CEO Dara Khosrowshahi coincidió y agregó un matiz clave: Uber ya tiene los rieles construidos. La compañía ofrece un Voice Booking Agent dentro de su propia app y un conector MCP de Uber Rides que permite que cualquier agente compatible —incluidos asistentes que corren en lentes inteligentes, relojes o auriculares— reserve un viaje en nombre del usuario.

No es un problema de integración. Es un problema de demanda.

¿Por qué nadie quiere que un agente le pida la comida?

Khosrowshahi dio la explicación más útil de toda la llamada. Pedir un viaje en la app de Uber toma en promedio 50 segundos. Volver a pedir tu comida favorita en Uber Eats toma unos 90 segundos.

Cuando el flujo manual ya es así de corto, delegarlo a un agente no ahorra tiempo real. Ese es el punto que muchos equipos de producto pasan por alto: los agentes no compiten contra un formulario engorroso, compiten contra una interfaz que ya está optimizada.

Hay un segundo motivo, más estructural. Como señaló The Verge, plataformas como Uber o DoorDash tienen pocos incentivos para dejar que un agente externo se meta entre ellas y el cliente: en juego están la relación directa, las impresiones publicitarias y la venta de suscripciones. Uber, de hecho, está construyendo sus propias herramientas de IA para retener al usuario dentro de su app: lanzó un Cart Assistant para Uber Eats que arma una lista de compras a partir de la foto de una receta o de un texto.

DoorDash y el mismo patrón

Uber no está sola. En la llamada de resultados de DoorDash, su CEO Tony Xu cuantificó el fenómeno con la misma crudeza: los agentes de IA de terceros —entre ellos Muse, Instinct y Fo— generaron apenas «varios cientos de pedidos» desde que la función está activa. DoorDash procesó 993 millones de pedidos solo en el tercer trimestre, según reportó Yahoo Finance.

Xu lo dijo sin adornos: «no quieres ser delirante… estamos viendo quizás varios cientos de pedidos en total de algunos de estos agentes de terceros». La gran mayoría de sus clientes sigue pidiendo directo en la app. DoorDash también lanzó sus propios agentes, Ask DoorDash y Text DoorDash, más una interfaz MCP para que herramientas corporativas hagan pedidos por volumen.

Dos de las empresas más grandes del delivery y la movilidad llegaron al mismo resultado: la infraestructura para agentes se construye rápido, la adopción real apenas se registra.

El entusiasmo inversor no se traduce en transacciones

El contraste con el resto del ecosistema es notable. Según el reporte original, Instinct —fundada el año pasado— obtuvo financiación reciente con una valoración de 10.000 millones de dólares. La app Muse de Meta se convirtió en la número uno de la App Store de Apple en Estados Unidos el mes pasado, con más de 10 millones de usuarios, y según un informe de Meta muchos la usan para comprar y transaccionar con comerciantes. OpenAI, Anthropic y Google también ofrecen sus propios agentes.

Khosrowshahi estima que hoy hay alrededor de ocho asistentes de IA principales en el mercado y que el número superará los diez con el tiempo. Su apuesta es que los agentes se conviertan en un canal adicional para llegar a la plataforma de Uber y potencialmente aumentar la demanda dentro de su ecosistema.

Pero los datos duros de dos empresas públicas dicen que ese canal, hoy, es una línea de redondeo.

¿Qué significa esto para tu startup?

La lección no es que los agentes sean una moda pasajera. La lección es que el entusiasmo de los inversores y la adopción de los usuarios son dos curvas distintas, y confundirlas es caro.

Si tu producto está apostando a que un agente reemplace una acción que el usuario ya hace en menos de dos minutos, estás compitiendo contra una interfaz que funciona. Ahí el agente no gana por ahorro de tiempo: tiene que ganar por confianza, por personalización o por hacer algo que el usuario no puede hacer solo.

Tres acciones concretas para aplicar esta semana:

Mide el tiempo de tu flujo manual antes de automatizarlo. Cronometra cuánto tarda un usuario real en completar la tarea central de tu producto. Si son menos de 120 segundos, el argumento de «te ahorro tiempo» no se sostiene. Busca el caso donde el proceso sí es lento: comparar precios entre proveedores, llenar formularios largos, coordinar varios pasos con terceros.
Construye tu conector MCP ahora, aunque el volumen sea bajo. Uber y DoorDash ya tienen interfaces MCP abiertas. Integrarse temprano cuesta poco y te deja en el riel cuando el volumen llegue. Esperar a que la demanda explote significa pagar la integración con urgencia y con menos margen de negociación.
Instrumenta el canal de agentes como un funnel separado. No mezcles las transacciones iniciadas por agentes con las de tu app. Si no las separas, no vas a poder ver si el canal crece, se estanca o solo genera ruido. Uber recién ahora pudo decir el número exacto, y eso le costó meses de visibilidad.

Conclusión

Cuatro viajes y 500 pedidos sobre 320 millones de transacciones no es un fracaso tecnológico: es una señal de etapa. Los agentes de IA ya tienen los rieles, los inversores y la narrativa. Lo que todavía no tienen es un caso de uso donde le ganen claramente al botón que el usuario ya conoce.

Para un founder hispanohablante, la lectura práctica es simple: construye la integración, pero no construyas el negocio entero sobre ella. El que gane en agentes no será el que llegó primero, sino el que encontró la tarea donde delegar sí vale la pena.