Uber: solo 4 viajes con agentes de IA de 320M

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

Durante la semana de Halloween, la más grande del año para Uber, los agentes de IA externos completaron cuatro viajes y alrededor de 500 pedidos de Uber Eats, sobre un total de aproximadamente 320 millones de transacciones entre viajes y entregas. Lo reveló el director financiero Balaji Krishnamurthy en la conferencia de resultados del tercer trimestre.

Traducido a proporciones, esas 504 transacciones representan cerca del 0,00016% de la actividad combinada de la compañía, o una de cada 635.000 operaciones, según el cálculo de TechRepublic. No es una curva de adopción: es un error de redondeo.

Una semana antes, DoorDash había dado una cifra igual de modesta. Su CEO Tony Xu dijo que los agentes externos —entre ellos Muse de Meta, Instinct y Fo— habían generado «varios cientos» de pedidos en total desde su lanzamiento, contra los 993 millones de pedidos que la compañía completó solo en el tercer trimestre. Xu lo resumió con una frase que vale para cualquier founder: «no quieres ser delirante».

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¿Por qué los agentes de IA no sirven para pedir un Uber?

La explicación no es que los agentes sean malos. Es que el viaje a casa ya no tiene decisiones que delegar.

Dara Khosrowshahi, CEO de Uber, puso el número sobre la mesa: reservar un viaje en la app toma en promedio 50 segundos, y repetir un pedido favorito en Uber Eats una mediana de 90 segundos. Para que un agente externo valga la pena, tiene que ser mejor que eso. Y no lo es: tiene que abrir el servicio correcto, confirmar el PIN de recogida, elegir tarifa y pedir autorización de pago.

Uber lleva años reduciendo esa fricción. La app abre con una sola pregunta —»¿Adónde?»— y predice destinos según el historial del usuario. Uber One, con 55 millones de miembros, ya gestiona más de la mitad de las reservas. El agente externo no compite contra una app torpe: compite contra un sistema que ya sabe dónde vives.

¿Por qué los agentes funcionan mejor en el supermercado que en los viajes?

Aquí está el dato que la cobertura dejó afuera. Uber no desglosa su conteo de viajes entre movilidad y entregas, pero sí sus reservas brutas, y ambas partes son casi idénticas: en el tercer trimestre, movilidad facturó 29.500 millones de dólares y entregas 28.500 millones, con los viajes representando el 50,8% del total.

Sin embargo, en la semana de Halloween los viajes fueron solo el 0,8% de los pedidos hechos por agentes, mientras que comida y supermercado concentraron el 99,2%. El cálculo de Business Model Analyst: Uber Eats generó unos 130 pedidos de agentes por cada viaje por cada dólar de reservas. La propia publicación aclara que es una estimación suya, basada en cifras redondeadas de la empresa y en el supuesto de que la mezcla de esa semana se pareció a la del trimestre.

Una diferencia de 130x entre dos negocios del mismo tamaño no es una curva de adopción: es una regla de clasificación. La variable es cuántas decisiones contiene un pedido. Volver a casa casi no tiene opciones. La compra semanal es todo opciones. El dinero y el dolor están en extremos opuestos de esa mesa.

¿Cómo miden Uber, DoorDash y Amazon a sus agentes de IA?

Vale la pena mirar cómo cada empresa eligió medir a sus agentes, porque la métrica es la estrategia.

Los agentes externos se reportaron como conteos: varios cientos, alrededor de 500, cuatro. Los agentes internos se reportaron como proporciones: Uber dijo que las cestas creadas con su Cart Assistant duplican el promedio; Instacart dijo que los pedidos hechos con su asistente superan su ticket promedio de 115 dólares; Amazon dijo que los clientes estadounidenses que compran con Alexa gastan un 50% más por pedido.

Ninguna reveló cuántos pedidos hizo su propio agente. Ninguna reveló el tamaño de cesta de los pedidos de un agente externo. El agente externo recibe un denominador que lo hace parecer ruido; el interno, un multiplicador que lo hace parecer margen. Ambas afirmaciones son ciertas, y ambas se eligen.

¿Qué significa esto para tu startup?

La lección no es «los agentes no funcionan». Es que la exposición a los agentes depende del tamaño de la cesta, no del tamaño de la categoría.

Diseña para cestas largas y repetidas. La compra semanal, el reabastecimiento del hogar, el viaje con varias paradas. Un agente que ahorra un solo clic no tiene nada que cobrar: el propio análisis señala que reservar en un restaurante cuesta dólar y medio, y ahí no hay margen para nadie.
Mide a los agentes externos y a los tuyos por separado. Si mezclas pedidos iniciados por un agente de terceros con los asistidos por tu propio chatbot, vas a decidir con un denominador contaminado. Define qué cuenta como conversión en cada caso antes de mirar el tablero.
Fija límites de gasto y reglas de sustitución antes de abrir la API. TechRepublic recomienda establecer topes, requisitos de aprobación y quién responde por cancelaciones, reembolsos y pedidos disputados. Es gobernanza, no burocracia.
Pilotea con una pregunta concreta. ¿El agente ayuda a cerrar compras que se abandonaban, o solo mueve pedidos existentes a un canal más caro? Compara contra un grupo similar de clientes que use tu checkout actual.

¿Dónde puede fallar esta lectura?

El recuento podría estar midiendo lo que no es. Las cifras parecen incluir solo pedidos que el agente completó de punta a punta. Una compra que empieza en ChatGPT o en el Modo IA de Google y termina dentro de la app puede no registrarse como pedido de agente. La integración de Instacart con Google funciona así: el carrito se arma con IA y el pago se cierra en la app o el sitio de Instacart.

El acceso también distorsiona. Amazon bloqueó a Muse menos de dos semanas después de su lanzamiento, y Uber y DoorDash todavía están definiendo las condiciones para que los asistentes externos reserven. Un volumen bajo en plataformas cerradas no demuestra falta de demanda.

Y el contexto más amplio matiza el pesimismo. Un estudio de McKinsey basado en una encuesta de junio de 2026 a unos 21.000 consumidores en 11 mercados encontró que el 53% de los adultos había usado IA para al menos una tarea de compra en los tres meses previos, aunque solo el 14% de esos usuarios la usó para completar una compra, según recoge TechRepublic. La brecha entre descubrir un producto y cerrar la transacción es exactamente el terreno donde se juega esta batalla.

Las curvas, además, cambian. Muse alcanzó 1,8 millones de descargas en iOS en Norteamérica en sus primeros 12 días, por encima del 1,3 millón de ChatGPT en su lanzamiento de 2023, según datos de Apptopia publicados por TechCrunch. Un recuento tomado ocho semanas después del lanzamiento más importante de la categoría mide la octava semana, no el año.

Conclusión

Los cuatro viajes no son el riesgo. El riesgo está en la línea que exige más decisiones por pedido, y para las plataformas de reparto esa línea son los comestibles: la categoría que DoorDash acaba de comprar a gran escala con Instacart, por unos 17.000 millones de dólares y una cesta promedio de 115 dólares.

La estrategia que se dibuja es clara: ser el agente propio donde importa y alquilar el acceso donde no. Si tu producto vive de una decisión única y ya resuelta, un agente externo no te va a quitar al cliente. Si vive de una cesta larga y repetida, ahí se juega la próxima batalla. Mira las cifras de la compra, no los cuatro viajes.