DiDi y Uber: los agentes de IA no mueven viajes

¿Cuántos viajes piden realmente los agentes de IA?

DiDi, la empresa china dueña de 99 en Brasil, registró un número «insignificante» de viajes solicitados por agentes de inteligencia artificial como los que viven dentro de ChatGPT o Claude. El dato lo confirmó Stephen Zhu, vicepresidente sénior de la compañía, durante una visita de periodistas a la sede de Pekín.

La cifra importa porque llega la misma semana en que Uber puso número a su propio experimento: cuatro viajes pedidos por agentes de terceros en todo un trimestre. Para un founder que está evaluando construir sobre la llamada «economía agéntica», el mensaje es incómodo: la infraestructura está lista, los usuarios todavía no.

Qué dijo DiDi sobre el valor de los agentes de IA

Zhu no se limitó a dar la cifra. Cuestionó directamente el valor agregado de la tecnología: «Tenemos que preguntarnos: ¿qué valor adicional crea un agente de IA? ¿Trae más conveniencia, por ejemplo?».

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Su argumento es de comportamiento, no de tecnología. Los clientes ya están acostumbrados al funcionamiento de la app de DiDi —99 en Brasil— y cambiar un hábito consolidado tiene un costo que el agente todavía no compensa. En su lectura, hay que evaluar si el cliente duda antes de cambiar de costumbre.

Es una postura poco habitual en un sector donde casi todas las plataformas anuncian integraciones con asistentes externos. DiDi, en cambio, pone la carga de la prueba del lado del agente.

Xiao Di: la IA propia que sí mueve viajes

El contraste más interesante está dentro de la propia DiDi. La compañía opera Xiao Di, una asistente de viajes propia que acepta comandos por voz o texto y elige entre 90 opciones de servicio distintas.

El ejemplo que dio la empresa es concreto: un usuario puede pedir «un auto en el que quepa mi perro» y la IA resuelve el cálculo. Esas corridas ya están ocurriendo. Zhu, sin embargo, no las clasificó como viajes originados en agentes de IA externos.

La distinción es clave para cualquiera que diseñe producto: la IA dentro de tu app no es lo mismo que tu app dentro de la IA de otro. La primera controla la experiencia, los datos y el margen. La segunda te convierte en un botón de pago para un asistente que no controlas.

El caso Uber: cuatro viajes y 500 pedidos

Uber dio su propia versión de los hechos en la llamada de resultados del tercer trimestre, el 4 de noviembre de 2026. El director financiero Balaji Krishnamurthy dijo que los agentes de IA de terceros gestionaron cuatro viajes y alrededor de 500 pedidos de Uber Eats durante la semana de Halloween, una de las más activas de octubre, según el reporte de Unite.AI.

Para dimensionarlo: en esa misma semana la plataforma procesó unos 320 millones de viajes y pedidos, de acuerdo con la misma llamada. Crypto Briefing calculó que equivale a aproximadamente un pedido por agente cada 640.000 transacciones.

El CEO Dara Khosrowshahi describió la tracción como «muy, muy temprana y muy limitada», aunque mantuvo la apuesta: calculó que hay unos ocho asistentes de IA relevantes en el mercado y espera que superen los diez. Uber también reportó 59.800 millones de dólares en reservas brutas, con un crecimiento superior al 20% interanual, y 4.100 millones de viajes en el trimestre, un 16% más, según el mismo medio.

El detalle que explica la lentitud: reservar un viaje en Uber toma una mediana de 50 segundos, y repetir un pedido habitual en Uber Eats, unos 90 segundos. Cuando el proceso manual ya es rapidísimo, el agente tiene poco margen para ahorrar tiempo.

No es un fenómeno exclusivo de Uber. DoorDash reportó en su propia llamada de resultados apenas varios cientos de pedidos vía agentes de IA, con la mayoría de clientes siguiendo en la app directa, según Digital Market Reports.

¿Por qué la economía agéntica no despega en movilidad?

Tres razones se repiten en los dos casos:

El hábito es el competidor real. DiDi y Uber ya resolvieron la fricción de pedir un viaje. Un agente compite contra una app que el usuario tiene abierta y conoce de memoria.
La operación no se delega. Aunque el pedido nazca en un asistente, sigue haciendo falta un conductor disponible, matching en tiempo real, precio dinámico y soporte. Eso es lo que Uber señala como su ventaja defendible.
El negocio del agente aún no está definido. Nadie sabe quién paga la comisión, quién es dueño del cliente ni cómo se reparte el margen cuando el pedido llega desde un tercero.

Qué significa esto para tu startup

Si tu tesis de producto depende de que los agentes de IA de otras empresas traigan volumen, los datos de DiDi y Uber sugieren que estás construyendo para un canal que todavía no existe.

Mide tu canal agéntico antes de invertir en él. Separa las transacciones que llegan de asistentes externos del resto y dales su propia métrica. Si son un dígito, no merecen roadmap.
Prioriza la IA dentro de tu producto. El caso de Xiao Di muestra que un asistente propio capaz de resolver pedidos complejos —»un auto donde quepa mi perro»— genera uso real hoy, y te deja el control de la experiencia y los datos.
Diseña para el hábito, no contra él. Si tu flujo actual tarda 50 segundos, el agente necesita ser dramáticamente mejor, no apenas más cómodo. La conveniencia marginal no cambia comportamientos.
Prepara la integración, no la dependencia. Uber mantiene conversaciones con todos los asistentes relevantes y a la vez fija criterios: experiencia de cliente, economía sostenible y preservación de la relación directa. Esa es una postura razonable para cualquier plataforma.

Conclusión

DiDi y Uber coinciden en algo poco glamoroso: los agentes de IA son hoy un experimento, no un canal de ventas. La diferencia entre ambas es de estrategia. DiDi apuesta a su propia asistente, Xiao Di, con 90 opciones de servicio y más de 749 millones de usuarios activos anuales en 15 países, incluidos Brasil, México y Chile. Uber reparte sus apuestas entre conducción autónoma —con una meta de alrededor de 700 vehículos sin conductor para fines de 2026, según Crypto Briefing— y agentes externos.

Para un founder hispanohablante, la lección es de asignación de recursos. Construir un producto que dependa de que ChatGPT o Claude le manden usuarios es apostar a un canal que, medido por las dos mayores plataformas de movilidad del mundo, todavía no mueve la aguja. La oportunidad real, por ahora, está en usar IA para resolver pedidos que el usuario no puede formular en un formulario, no en esperar que otro la formule por él.