Así multiplicó Uber por 9,4 el uso de IA sin aumentar el gasto
Las peticiones semanales a los agentes de IA de Uber se han multiplicado por 9,4 desde febrero, mientras el gasto total se mantiene plano desde abril. La clave: abaratar cada tarea, no recortar la inversión.
Uber ha conseguido un equilibrio poco habitual: usar mucha más inteligencia artificial sin que la factura se descontrole. Según Axios, las peticiones semanales a sus agentes de IA se han multiplicado por 9,4 desde febrero, mientras que el gasto total en IA se mantiene prácticamente plano desde abril. El truco no está en gastar menos en términos absolutos, sino en que cada tarea cuesta mucho menos.
Ese giro tiene contexto. En abril, el director de tecnología de Uber, Praveen Neppalli, reconocía a The Information que la compañía ya había consumido el presupuesto de IA previsto para 2026. Lejos de frenar, Uber ha puesto el foco en abaratar cada operación: el coste por cada 1.000 peticiones ha caído casi un 34% desde su máximo de abril, y eso usando el mismo modelo de IA. Además, el coste por sesión se ha reducido un 52% desde el máximo de junio. Ese ahorro ha permitido que el uso siguiera creciendo: los agentes de IA ya generan más del 70% de los cambios de código en Uber, los ingenieros lanzan más de 30.000 tareas de agentes de IA al día y el número de empleados que usa herramientas de IA se ha multiplicado por más de cuatro.
¿Cómo lo ha logrado? Principalmente con un sistema de enrutamiento que decide qué modelo de IA resuelve cada tarea: el trabajo sencillo se envía a modelos más baratos y el complejo a opciones más potentes. Uber también está probando modelos de pesos abiertos, una alternativa más económica y personalizable, cuando tiene sentido financiero. La compañía ha puesto además límites al uso: cada sesión interactiva está limitada a 400.000 tokens (unidades de texto que el modelo procesa), aunque el modelo base permita hasta un millón. Y los ingenieros ven cuánto cuesta cada sesión de IA directamente en su terminal, lo que da un feedback inmediato del gasto.
También ha ajustado la caché de instrucciones o prompts: ha ampliado de cinco minutos a una hora el tiempo que guarda el contexto de las sesiones, porque muchos ingenieros dejan la conversación inactiva más de cinco minutos. Así se evita reprocesar la misma información una y otra vez, lo que reduce el coste de computación sin perder eficacia.
Para el inversor, la noticia demuestra que la IA puede escalar sin arrastrar los costes, algo relevante para los márgenes de Uber a medio plazo. Wall Street ya es optimista con el valor: los analistas mantienen un consenso de compra fuerte, con 29 compras, tres mantener y ninguna venta en los últimos tres meses, y un precio objetivo medio de 104,39 dólares que implica un potencial alcista del 36,2%, según TipRanks. Ojo: la eficiencia operativa no es un resultado trimestral; lo interesante será ver si esos ahorros acaban traduciéndose en los márgenes de los próximos resultados.
El análisis de Salseo
- La noticia no va de un modelo de IA nuevo, sino de ingeniería de costes: Uber combina varios modelos, limita el tamaño de las sesiones y mejora la caché para que cada tarea cueste menos. Esa palanca es la que permite multiplicar el uso sin disparar el presupuesto.
- El contexto importa: en abril el CTO reconocía que ya habían gastado el presupuesto de IA previsto para 2026. En lugar de recortar, Uber optó por abaratar la ejecución, una estrategia que protege el margen y mantiene la apuesta por la productividad.
- Que los agentes de IA generen ya más del 70% de los cambios de código es un cambio estructural en la forma de desarrollar software. Puede acelerar lanzamientos y ahorrar costes, pero también introduce riesgos de calidad y seguridad que habrá que vigilar.
- Wall Street ya es muy optimista con Uber, con un precio objetivo medio un 36,2% por encima. La parte positiva de esta eficiencia puede estar en gran parte descontada, así que la señal clave es si esos ahorros se notan en los márgenes de los próximos resultados.