Cuatro viajes en la semana más activa: Uber muestra que los agentes de IA aún no compiten con una app de 50 segundos

Por DiarioBitcoin (con cobertura de TechCrunch y El Ecosistema Startup) · 4 de noviembre de 2026.

Uber registró solo cuatro viajes pedidos mediante agentes de IA durante la semana de Halloween, la de mayor actividad de octubre. En Uber Eats, los pedidos hechos por agentes rondaron los 500. Son cifras presentadas por la propia compañía en su llamada de resultados del tercer trimestre.

Para dimensionarlas: el director financiero, Balaji Krishnamurthy, dijo a los analistas que Uber procesó cerca de 320 millones de viajes y pedidos entre ambos servicios esa semana. Los cuatro viajes y los 500 pedidos son actividades distintas y no deben sumarse como una única medición, pero en ambos casos la escala es minúscula frente al total.

El consejero delegado, Dara Khosrowshahi, calificó la tracción de «muy, muy limitada» y dijo esperar que crezca. Su explicación principal es práctica: según él, reservar un viaje en la app de Uber lleva 50 segundos de media, y repetir un pedido favorito en Uber Eats, unos 90. Con procesos tan cortos, un asistente externo apenas ahorra tiempo.

No es un caso aislado. Según el artículo, DoorDash dijo la semana anterior que había recibido solo unos cientos de pedidos de agentes de IA, frente a más de 3 millones de entregas diarias, y que la mayoría de sus clientes seguía pidiendo desde su aplicación.

El contexto es de gran ruido alrededor de los agentes personales. La fuente menciona a Instinct, una startup con valoración de 10.000 millones de dólares, y a Muse, de Meta, que según un reporte de la propia Meta citado por TechCrunch superó los 10 millones de usuarios. OpenAI, Anthropic, Google y SpaceXAI también ofrecen agentes. Khosrowshahi cuenta unos ocho asistentes relevantes, quizá más de diez con el tiempo, y asegura que todos hablan con Uber.

**Nuestra lectura.** La tesis es sencilla: un agente no gana por poder hacer una tarea, sino por hacerla claramente mejor que el camino directo. Pedir un coche o repetir una cena son los casos donde las apps llevan una década optimizando la fricción. Ahí el agente compite contra un botón, no contra un formulario de veinte pasos.

Eso sugiere dónde deberían aparecer primero los agentes útiles: en tareas largas, ambiguas y multiplataforma, como organizar un viaje con vuelos, hoteles y reuniones, o gestionar trámites. En esas, el ahorro de tiempo es evidente. En lo que ya es rápido, el valor está en la conveniencia marginal, y eso no cambia hábitos.

Hay también una cuestión de matiz que conviene no perder. Es una semana, es una sola empresa, y los datos los selecciona la propia Uber, con interés en presentar los agentes como una vía de demanda adicional y no como una amenaza que la intermedie. Tampoco permiten predecir el futuro: no dicen qué pasará cuando haya más asistentes integrados o cambien las preferencias.

Para el sector, el dato enfría el relato de que los agentes ya desplazan a las aplicaciones, pero también deja una pregunta estratégica abierta. Si los agentes acaban siendo la puerta de entrada, plataformas como Uber pasarían de ser el destino a ser un proveedor más detrás de un asistente. Por eso dialogan con todos: no por la demanda de hoy, sino por no quedar fuera de la capa de intermediación de mañana. Como contexto del sector, es el mismo patrón que vemos en identidad y permisos: el valor de un agente empresarial se decide en quién actúa, con qué acceso y con qué garantías, no en la demostración.

A corto plazo, toca templar expectativas: la adopción real de agentes es lenta y depende de utilidad tangible. A largo plazo, la lógica de fondo no cambia. Cuando los agentes resuelvan de verdad lo tedioso, liberarán tiempo humano, y esa es una pieza pequeña pero real de la abundancia que esperamos. El error sería confundir notoriedad con uso efectivo, que es justo lo que advierten las cifras de Uber.