Uber: solo 4 viajes pedidos por agentes de IA en un trimestre

¿Cuántos viajes de Uber piden realmente los agentes de IA?

Cuatro. Ese es el total de viajes que Uber completó a través de agentes de IA de terceros durante el tercer trimestre de 2026, según revelaron sus ejecutivos en la llamada de resultados. En Uber Eats el volumen fue algo mayor: alrededor de 500 pedidos durante la semana de Halloween. Todo eso, sobre un total de 320 millones de viajes y entregas en el trimestre.

Es la primera vez que Uber publica esta métrica. Y el dato importa porque desinfla, al menos por ahora, una de las tesis más repetidas del sector: que los agentes de IA iban a quedarse con la relación con el cliente y a convertir a las plataformas de movilidad y delivery en simples proveedores invisibles de capacidad.

Si estás construyendo un producto que vive de que el usuario entre a tu app, este número es tu mejor argumento para no reorganizar toda tu estrategia alrededor de un riesgo que todavía no se materializó. Pero también es una advertencia: Uber solo pudo dar esa cifra porque empezó a medirla.

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¿Qué es la desintermediación y por qué asusta a las plataformas?

La desintermediación ocurre cuando el usuario deja de pasar por tu producto y le pide la tarea directamente a un agente. En lugar de abrir la app, comparar opciones y pagar, le dice a un asistente "pídeme una hamburguesa" y el agente negocia, elige y paga.

El riesgo para la plataforma es concreto: pierde la relación con el cliente, las impresiones publicitarias y la oportunidad de venderle una suscripción. Con el auge de agentes como Muse, de Meta, o Dots, de OpenAI, algunos analistas empezaron a pronosticar que plataformas como Uber y DoorDash quedaban expuestas a ese escenario.

El propio CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, respondió con una postura pragmática en la llamada: "Esperamos que haya más tracción". Y agregó que la compañía quiere servicios disponibles de forma simple para los consumidores, que cree que sus servicios directos serán los más agradables y fáciles, pero que trabajará con esos terceros. Su cierre fue más revelador: "Es muy, muy temprano, y queremos asegurarnos de no depender de ningún jugador en particular".

Esa frase es la que deberías copiar. No es una declaración sobre agentes: es una declaración sobre concentración de canales.

DoorDash midió lo mismo, y por dos trimestres seguidos

Uber no es el único que está mirando este número. DoorDash ya había puesto cifras públicas sobre el mismo fenómeno: sus agentes de IA de terceros generaron "varios cientos de pedidos" desde que están operativos, según reportó 247wallst, sobre 993 millones de pedidos procesados solo en el tercer trimestre.

El CEO y cofundador Tony Xu lo describió en la llamada como "un caso de uso bastante bajo", y en agosto ya había calificado el volumen de socios agénticos como "bastante bajo hasta ahora". El patrón se sostiene dos trimestres.

La diferencia con Uber está en la estrategia. DoorDash no bloqueó a los agentes: lanzó Ask DoorDash, Text DoorDash y una interfaz MCP (Model Context Protocol, un estándar abierto para conectar agentes con herramientas y datos). En la práctica, eligió ser el proveedor de los agentes en lugar de su competencia. Gana flujo de pedidos, pero cede algo de control sobre el cliente.

Xu lo resumió con una frase que vale para cualquier fundador: "nunca quieres pelear contra la gravedad". Y agregó que ve "oportunidades publicitarias incluso dentro de algunos de estos agentes", aunque la compañía no puso número a ese negocio.

En el plano financiero, el trimestre de DoorDash fue sólido: los ingresos subieron 34% a US$4.600 millones y el valor bruto de las órdenes del marketplace creció 36% a US$33.900 millones, según 247wallst. Los pedidos totales crecieron 28%, aunque sin la contribución de Deliveroo el crecimiento fue del 17%. El beneficio neto atribuible a los accionistas subió 91% a US$466 millones.

¿Los agentes van a reemplazar al delivery o van a alimentarlo?

Hay una segunda lectura, y es la que sostiene Xu en público: más agentes no significa menos negocio físico, sino más demanda de red física. En una charla en el evento Wave by Vento, en Turín, sostuvo que a medida que crece el número de agentes también crece la demanda de redes de entrega y de trabajo humano, porque las tareas más útiles que la gente delega tienen un componente físico: comprar, comer, recoger o devolver algo, según recogió The Next Web.

Ese argumento tiene respaldo conceptual. La investigación de MIT Sloan sobre agentes señala que su promesa económica central es reducir drásticamente los costos de transacción, es decir, el tiempo y el esfuerzo de buscar, comunicar y contratar. Un agente que compara opciones sin cansarse abarata la decisión, pero no reemplaza al repartidor.

Ahí está la grieta para las plataformas: el agente puede volverse muy bueno eligiendo, y muy malo ejecutando. La ejecución física sigue siendo el foso.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Instrumenta el tráfico agéntico antes de que sea grande. Uber no había divulgado esta métrica hasta ahora; recién en este trimestre pudo decir "cuatro". Si no separas en tu analítica qué porcentaje de tus transacciones se origina en un agente, en una API o en un humano, vas a discutir el fenómeno con anécdotas. Define hoy una métrica simple: transacciones originadas por agentes sobre el total, medida por trimestre.

2. Decide tu postura y hazla explícita: bloquear, tolerar o habilitar. DoorDash eligió habilitar con MCP y agentes propios. El costo de esa decisión es ceder parte del control de la relación con el cliente; el beneficio es capturar pedidos que de otro modo se irían a un competidor. No hay respuesta universal, pero sí un error común: no decidir y descubrir el problema cuando el volumen ya es material.

3. Audita qué parte de tu ventaja es interfaz y qué parte es infraestructura. Si tu diferenciación es una app linda y un checkout rápido, es exactamente la capa que un agente puede saltar. Si es una red física, densidad de oferta, tiempos de entrega o datos propietarios, el agente tiene que pasar por ti. La frase de DoorDash sobre "ganar la batalla de los átomos" apunta justo ahí.

4. Prepara tu pricing para un comprador que no tiene paciencia. Un agente que compara precios entre apps en segundos castiga el margen escondido en la confusión del usuario. Si tu modelo depende de que el cliente no compare, ese supuesto se debilita primero.

Qué señales conviene vigilar en los próximos trimestres

El volumen absoluto, no el porcentaje. Cuatro viajes y unos 500 pedidos son ruido estadístico. Lo relevante es si esa cifra se multiplica mientras el total crece: ahí empieza a ser un canal.
La fricción técnica. La primera ola de agentes todavía tiene muchos puntos de fricción para pedir comida o reservar un viaje, y los operadores de plataforma tienen pocos incentivos para dejar que esos agentes reemplacen a sus propios clientes.
Quién define el estándar. MCP ya funciona como lenguaje común entre agentes y servicios. Adoptarlo o ignorarlo es una decisión de producto, no solo técnica.

Conclusión

El dato de Uber es una buena noticia para quien teme que un agente le borre el negocio de un día para otro: la desintermediación, medida en transacciones reales, sigue siendo marginal. Pero es una mala noticia para quien planea ignorar el tema. Uber y DoorDash ya están contando esos pedidos, ya construyen sus propios agentes y ya diseñan interfaces para que los agentes de otros los usen.

La lección para un founder no es "los agentes no importan". Es que la defensa contra la desintermediación se construye antes de necesitarla: midiendo, eligiendo una postura y protegiendo la parte de tu negocio que un agente no puede replicar con una llamada a una API.