Uber pone a sus 30.000 empleados en ChatGPT Work

Uber pone a toda su plantilla en ChatGPT Work

Uber puso a sus 30.000 empleados globales a trabajar con ChatGPT Work. Lo hizo después de un piloto en el que el 80% de los usuarios iniciales eran perfiles no técnicos —finanzas, operaciones y producto—, según declaró Sumanth Sukumar, VP de ingeniería de la compañía, a TechCrunch.

Para un founder, la señal es más importante que el titular: la adopción de IA en una empresa grande ya no depende de que el equipo sepa programar. Depende de que alguien diseñe el despliegue.

El anuncio se presentó como una expansión de la alianza entre Uber y OpenAI. ChatGPT Work, el agente empresarial de OpenAI, pasó así de prueba controlada a herramienta de uso diario en una compañía con operaciones en decenas de mercados.

¿Qué es ChatGPT Work y en qué se diferencia del ChatGPT normal?

No es el chatbot que responde preguntas. Según eWeek, ChatGPT Work es un agente construido con tecnología de Codex que puede crear documentos, hojas de cálculo, presentaciones, reportes y aplicaciones web usando información conectada de la propia empresa.

Se engancha a herramientas de trabajo mediante plugins: Slack, Google Drive, correo, calendarios, CRM y gestores de proyectos. Una vez conectado, recupera información, arma borradores, refina documentos y ejecuta tareas largas. También permite programar tareas recurrentes para que el agente monitoree actualizaciones y prepare reportes con el tiempo.

TechRepublic reporta que OpenAI lanzó ChatGPT Work el 9 de julio de 2026, con despliegue inicial para cuentas Pro, Enterprise y Edu en web y móvil, y después para Plus y Business. El modelo que lo impulsa es GPT-5.6, con Codex integrado.

¿Cómo lo usó Uber durante el piloto?

Uber no arrancó con 30.000 personas. Empezó con 1.000 empleados a comienzos de este año, repartidos entre finanzas, operaciones y producto. Sukumar describió tres usos concretos:

• Analizar datos complejos de operaciones para identificar tendencias y armar recomendaciones.
• Localizar materiales de capacitación para distintos mercados e idiomas.
• Construir dashboards interactivos personalizados para gestionar el trabajo diario.

El dato que más debería interesar a cualquier empresa es el 80% de adopción no técnica. El valor no salió de un equipo de ingeniería automatizando procesos, sino de áreas de negocio resolviendo sus propios problemas.

Uber también probó un formato distinto: los "AI pods". Emparejó a 30 ingenieros de IA con equipos de toda la compañía y les dio dos semanas para automatizar partes clave de su trabajo. Sukumar lo resumió así: esos equipos mostraron cuánta oportunidad existe cuando se combina expertise técnica con conocimiento profundo de un puesto específico.

Un detalle llamativo: Uber no reveló cuánto está gastando en el despliegue. En su lugar, Sukumar dijo que la compañía medirá cómo los empleados usan la tecnología, qué flujos de trabajo desarrollan y cómo les ayuda a trabajar mejor, y que usará esos resultados para guiar el despliegue de IA en el negocio.

¿Por qué OpenAI empuja tan fuerte el negocio empresarial?

La respuesta corta: competencia. OpenAI pasó de ser una marca de consumo a construir un negocio corporativo a toda velocidad, y su rival principal es Anthropic, algo que TechCrunch subraya explícitamente en el anuncio de Uber.

Esa estrategia no se apoya solo en producto. En agosto de 2026, IBM anunció una alianza con OpenAI para llevar sus modelos y herramientas a más clientes empresariales, según TechCrunch. El acuerdo incluye crear una práctica dedicada a OpenAI dentro de IBM Consulting, certificar a decenas de miles de consultores en sus tecnologías, e integrar GPT-5.6, Codex y ChatGPT Work en la plataforma que IBM usa con sus clientes. Antes ya habían anunciado acuerdos similares con Infosys y Tata Consultancy Services.

OpenAI también predica con el ejemplo interno. La compañía afirmó que casi el 100% de sus equipos, incluidos finanzas y ventas, usan ya ChatGPT Work y Codex; su equipo de ventas transformó notas de descubrimiento de clientes en una prueba de concepto en 24 horas, y el de finanzas redujo el cierre de mes y la previsión de días a horas, según eWeek.

El contexto ayuda a dimensionar el negocio: en su conferencia DevDay de 2026, Sam Altman dijo que ChatGPT tiene 1.200 millones de usuarios activos semanales, arriba de los 1.000 millones de julio de 2026, según Moneycontrol. La próxima pelea no es por usuarios gratuitos, es por contratos corporativos.

¿Qué dice la evidencia sobre las adopciones a gran escala?

El caso Uber es la excepción, no la regla. Una encuesta de Gartner a CIOs citada por Tech Times encontró que solo el 17% de las organizaciones ha desplegado completamente agentes de IA, mientras más del 60% espera hacerlo en los próximos dos años. La misma firma proyecta que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán para fines de 2027, por costos crecientes, valor de negocio poco claro y controles de gobernanza insuficientes.

Hay otra brecha, más incómoda. El Informe Global AI Confessions 2026 de Dataiku, basado en una encuesta de Harris Poll a 900 CEOs de empresas con al menos US$500 millones de ingresos, encontró que el 96% cree que sus empleados ya usan IA generativa sin autorización formal, y el 42% estima que al menos la mitad de su plantilla lo hace. En el mismo evento se documentó el caso de un fabricante que, al auditar sus plataformas cloud, descubrió más de diez veces la cantidad de agentes de IA en producción que la dirección creía tener, sin poder identificar quién los había construido.

El riesgo técnico es concreto y está documentado. TechRepublic señala que ChatGPT Work puede recuperar información, operar aplicaciones de escritorio, mover archivos y seguir trabajando mientras el usuario no está, lo que amplía la superficie de acceso. OWASP publicó su marco de seguridad para aplicaciones agénticas, que identifica riesgos como el secuestro de objetivos, el uso indebido de herramientas y el abuso de identidad o privilegios, y el NIST ofrece un perfil voluntario para documentar riesgos y salvaguardas. Los administradores de Enterprise y Edu pueden gestionar accesos, herramientas conectadas y acciones sensibles, y la plataforma de compliance de OpenAI entrega logs que se conectan a herramientas de eDiscovery, prevención de fuga de datos y SIEM.

¿Qué significa esto para tu startup?

La lección más útil del caso Uber no es "contrata ChatGPT Work". Es cómo se despliega una herramienta de IA sin quemar presupuesto ni datos.

• Empieza con un piloto acotado y mide adopción real. Uber pasó de 1.000 a 30.000 empleados. Lanzar a toda la plantilla el primer mes te deja sin línea base para saber qué funcionó.
• Prioriza a los equipos no técnicos. El 80% de los primeros usuarios de Uber no eran ingenieros. Si tu plan de IA solo pasa por el equipo de tecnología, estás dejando la mayor parte del valor sin tocar.
• Copia el formato de los "AI pods". Un especialista técnico embebido dos semanas en un equipo de negocio suele producir más automatizaciones útiles que una herramienta nueva entregada sin acompañamiento.
• Define permisos y aprobaciones antes de conectar sistemas. Antes de dar acceso a correo, CRM o gestores de archivos, limita cada conexión a los datos y funciones que el flujo necesita, y exige aprobación humana para acciones con consecuencias: enviar mensajes, editar archivos compartidos, mover datos.
• Mide flujos de trabajo, no licencias. Uber no reveló su gasto y optó por evaluar resultados. Tu métrica debería ser cuántas horas y cuántos errores elimina cada caso de uso, no cuántas cuentas activaste.

Hay una segunda lectura, para quien vende a empresas. El negocio de la IA corporativa se está cerrando a través de integradores: IBM entrenando a decenas de miles de consultores y sumando ChatGPT Work a su plataforma es el ejemplo más reciente. Si tu producto compite en ese mercado, la pregunta ya no es solo si tu herramienta es mejor, sino si está integrada en los canales por donde las grandes compañías compran software.

Conclusión

Uber movió 30.000 personas a un agente de IA con un piloto de 1.000 empleados, mayoría no técnicos, y sin publicar cuánto gasta. Eso resume el momento: la adopción avanza por diseño de despliegue, no por acceso a la tecnología. Con Gartner proyectando que más del 40% de los proyectos agénticos se cancelarán para fines de 2027, la ventaja competitiva de los próximos dos años estará menos en elegir el modelo más potente y más en conectar la herramienta correcta a los procesos correctos, con permisos y medición desde el día uno.

Fuentes

• Uber puts all 30,000 employees on ChatGPT Work — TechCrunch
• OpenAI Unveils ChatGPT Work, an AI Agent for the Workplace — eWeek
• OpenAI Brings ChatGPT Work to Office Tasks: 3 Security Checks for IT Teams — TechRepublic
• OpenAI DevDay 2026 — Moneycontrol
• IBM partners with OpenAI to bolster enterprise AI push — TechCrunch
• Ai4 2026 Closes: Enterprise CEOs Are Running 10x More AI Agents Than They Know — Tech Times