En la semana de Halloween, Uber completó cuatro viajes que alguien había encargado a través de un agente de IA. La cifra la dio su director financiero, Balaji Krishnamurthy, el 4 de noviembre. En Uber Eats, el mismo canal llevó alrededor de 500 pedidos. Entre movilidad y entregas, la plataforma completó unos 320 millones de operaciones en esa semana.
Las cifras salieron en el turno de preguntas de la presentación de resultados de Uber. Un analista preguntó qué ganaba la compañía construyendo asistentes dentro de su propia aplicación y qué esperaba de los que actúan desde fuera. La respuesta de los directivos, recogida en la transcripción, permite ponerle un tamaño a un negocio del que casi siempre se habla en futuro.
Qué cuenta Uber cuando dice «cuatro viajes»
La cifra se refiere a viajes completados que llegaron desde agentes externos. Una persona que preguntara a un chatbot cómo ir al aeropuerto y después pidiera el coche por su cuenta en la aplicación quedaría fuera de esa cuenta. También es distinta la IA que utiliza la propia Uber para personalizar la experiencia o ayudar a preparar la compra.
Hay otra precisión que cambia la lectura del titular. Los 320 millones incluyen tanto viajes como entregas. Dividir cuatro entre 320 millones y llamar al resultado «porcentaje de pasajeros que usan IA» daría una impresión falsa. Para calcularlo haría falta conocer el número de viajes de pasajeros durante esa semana. Para calcular la proporción equivalente en Eats haría falta el total de pedidos. La intervención de Krishnamurthy da el total conjunto.
Lo que sí se puede decir es que los agentes externos llevaron centenares de pedidos de comida y apenas cuatro viajes a una plataforma que esa misma semana atendía cientos de millones de operaciones. Una sola semana, además festiva, permite observar la distancia entre ambos canales en ese momento. Para saber si esa distancia se está reduciendo hacen falta más semanas medidas del mismo modo.
Qué tendría que mejorar un agente para que le pidas el coche
Dara Khosrowshahi, consejero delegado de Uber, dio dos referencias para explicar la ventaja con la que compite su aplicación. Según sus cifras, reservar un trayecto lleva unos 50 segundos de media y tres de cada cuatro viajes se piden con un toque, gracias en parte a que el sistema anticipa el destino. Para repetir un pedido de comida favorito citó una mediana de 90 segundos.
Esto sitúa el listón en un lugar bastante concreto. Para volver a casa por la ruta de siempre, dictarle al asistente un origen, un destino y una confirmación puede llevar más pasos que pulsar sobre la sugerencia habitual. El encargo cambia si antes hay que comparar horarios, decidir desde qué estación salir o coordinar a varias personas. La llamada no desglosa para qué tareas se usaron los cuatro viajes, así que esa posible ventaja queda por medir.
Donde Uber sí quiere que intervenga la IA
La misma empresa que presume de lo rápido que se pide un coche dedica recursos a que un asistente monte la cesta del supermercado. Aquí el trabajo tiene otra escala. Una lista escrita a mano tiene que convertirse en productos que venda una tienda concreta, con tamaños, cantidades y existencias. El cliente todavía puede revisar la selección y cambiar artículos antes de comprar. Así lo muestra Uber en la presentación de Cart Assistant.
La explicación de sus ingenieros incluye un detalle revelador. Si el comprador pide doce huevos, esa cantidad viene de la persona. Si pide ingredientes para unas tortitas, el sistema calcula una cantidad y debe ajustarla al envase que se vende. Dos cestas que parecen igual de completas pueden respetar de forma muy distinta lo que quería el cliente.
Khosrowshahi dijo que las cestas preparadas con asistencia rondaban el doble del tamaño medio, según los primeros datos de la compañía. Queda abierta una explicación sencilla: quienes ya planean compras grandes pueden ser precisamente los más dispuestos a utilizar el asistente. Atribuirle todo el aumento exigiría comparar compras equivalentes con y sin esa ayuda.
La disputa es quién recibe el siguiente pedido
Uber tiene razones para trabajar con ambos tipos de asistente. Una plataforma externa puede acercarle un cliente que estaba organizando otra cosa. La aplicación propia mantiene la relación directa con quien compra, conoce sus destinos habituales y puede mostrarle las ventajas de su suscripción. Khosrowshahi explicó que está negociando las condiciones con proveedores de IA y que prefiere evitar la dependencia de intermediarios que conoció en su etapa en el sector de los viajes.
La próxima cifra interesante será cuántos clientes vuelven a delegar la reserva después de probarla. Cuatro viajes dicen algo sobre la pequeña escala del canal ese octubre. Harán falta datos de repetición, y cifras separadas de movilidad y reparto, para saber en qué tareas el asistente llega a ganarse el segundo pedido.