Uber: solo 4 viajes y 500 pedidos por agentes de IA

¿Cuántos pedidos y viajes generan los agentes de IA en Uber?

Uber movió alrededor de 320 millones de viajes y pedidos durante la semana de Halloween. De ese volumen, los agentes de IA de terceros generaron exactamente cuatro viajes y unos 500 pedidos de Uber Eats. Lo detalló el director financiero Balaji Krishnamurthy en la presentación de resultados del tercer trimestre, y es la primera vez que la compañía desglosa cuánto de su negocio pasa por asistentes automáticos.

Para cualquier founder que esté construyendo un agente de compras, la cifra funciona como un test de realidad: la tecnología que se vende como la próxima forma de adquirir casi cualquier cosa todavía no mueve la aguja ni en la empresa con la infraestructura más madura para permitirlo.

El patrón se repite en DoorDash. Su CEO, Tony Xu, reconoció que los agentes de terceros habían generado «unos cientos de pedidos» en total desde que existen, frente a los 993 millones de pedidos que la compañía procesó solo en el tercer trimestre, según el análisis publicado por Yahoo Finance. Xu lo resumió con una frase que vale la pena guardar: «nunca quieres luchar contra la gravedad, pero tampoco quieres ser un iluso».

Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?

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¿Por qué nadie deja que un agente le pida la cena?

La respuesta más concreta la dio Dara Khosrowshahi, CEO de Uber: reservar un viaje en la app toma una media de 50 segundos, y repetir un pedido favorito en Uber Eats unos 90 segundos. El 75% de los viajes se resuelven con un solo toque.

Cuando el flujo manual ya es así de rápido, delegar en un agente no ahorra tiempo: puede costar más explicarle el pedido que hacerlo uno mismo. Ese es el error de cálculo que cometen muchos productos de agentes: optimizan una tarea que el usuario nunca consideró un problema.

Donde el cálculo cambia es en las tareas de alto esfuerzo y baja frecuencia: dar de baja una suscripción, pelear con un trámite administrativo, comparar precios entre proveedores o rastrear ofertas de un producto concreto. Ahí sí hay horas que recuperar, y ahí es donde un agente tiene sentido económico.

La puerta cerrada: el inventario es el campo de batalla

Hay una segunda razón, estructural, por la que los agentes no despegan: las plataformas no tienen ningún incentivo para abrirles la puerta.

Khosrowshahi lo dijo sin vueltas en la misma llamada. Antes de dirigir Uber trabajó en el negocio de viajes, donde «dependíamos de los Google del mundo. No quiero volver ahí». La frase explica por qué Uber construye sus propias herramientas de IA en lugar de esperar a que los agentes de terceros le traigan clientes.

No es un caso aislado. En la misma jornada, el CEO de MercadoLibre, Ariel Szarfsztejn, anunció que la compañía decidió «no proveer nuestro inventario a ninguna plataforma externa». Y el inversor Steve Eisman contó que JPMorgan Chase comunicó que no dejará entrar a ningún agente de IA externo en su banco, según el repaso publicado por Yahoo Finance. Del otro lado, Amazon bloqueó a Muse, el agente de Meta, apenas dos semanas después de su lanzamiento.

El modelo de negocio que hay detrás también está sin probar. En Meta Connect, Mark Zuckerberg dijo que Meta espera «ganar dinero cobrando una pequeña comisión por las transacciones» que complete Muse. Meta reportó que más de 10 millones de personas en Estados Unidos y Canadá configuraron Muse en unas seis semanas, con las compras como principal uso. Pero si los agentes no cierran transacciones, esa comisión no existe.

La IA dentro de tu producto sí mueve números

Mientras los agentes externos apenas registran actividad, la IA integrada en las apps propias muestra resultados muy distintos. Uber desplegó un Cart Assistant para Uber Eats que arma una lista de compras a partir de la foto de una receta o de una instrucción de texto. Según Khosrowshahi, los carritos armados con esa herramienta son «aproximadamente el doble del promedio».

La lectura para un founder es directa: la IA que vive dentro de tu producto retiene al usuario y sube el ticket; el agente de terceros que opera por encima de tu producto te quita la relación con el cliente, las impresiones publicitarias y la venta cruzada. DoorDash lo expresó con claridad: su defensa es «ganar la batalla de los átomos» —conductores, densidad de comercios, ruteo y velocidad de entrega—, algo que el software no copia fácil.

También hay una advertencia sobre costos. Uber ya había tenido que frenar un despliegue interno de IA agresivo cuando los costos se dispararon, según OfficeChai, y sus ejecutivos admitieron que ha sido difícil vincular un uso intensivo de IA con mejoras medibles para el cliente. Adoptar IA no es gratis ni automáticamente rentable.

¿Qué significa esto para tu startup?

Mide el ahorro real de tiempo antes de construir. Si la tarea que tu agente automatiza se resuelve en menos de dos minutos en la app original, no tienes propuesta de valor. Apunta a flujos de alto esfuerzo: cancelaciones, reclamos, comparación de precios, búsqueda de ofertas.
No asumas acceso al inventario ajeno. Amazon bloqueó a Muse, MercadoLibre cerró su catálogo y JPMorgan cerró sus cuentas. Si tu producto depende de datos o inventario de una plataforma grande, negocia un acuerdo formal o construye una fuente propia antes de escalar.
Separa «disponible» de «usado». Tener un conector MCP o una integración publicada no es adopción. Instrumenta desde el día uno cuántas operaciones reales entran por el canal de agentes: es la única métrica que un inversor va a mirar.
Si eres plataforma, la experiencia directa es tu defensa. Uber retiene a sus usuarios porque reservar toma 50 segundos, el 75% de los viajes se cierran con un toque y más de la mitad de las reservas ya vienen de miembros de su programa de suscripción. Cada fricción que agregues es una invitación para que un agente te reemplace.

Conclusión

Los agentes de IA para comprar siguen siendo, por ahora, un gigante dormido. Las plataformas están construyendo los rieles —Uber ya ofrece un agente de reserva por voz dentro de su app y un conector MCP para que asistentes en gafas, relojes o auriculares reserven viajes— pero la adopción no aparece.

Para un founder, la conclusión práctica no es «los agentes no sirven», sino «los agentes sirven donde hay fricción real». El negocio está en las tareas que nadie quiere hacer, no en las que ya se resuelven en 50 segundos. Y en un mercado donde las plataformas cierran sus puertas, quien controle la relación con el usuario final seguirá teniendo la silla en la mesa.