Uber lleva un agente de IA a más de 30.000 empleados: qué se puede aprender

Qué pasó

El 22 de octubre de 2026, OpenAI informó que Uber empezó a desplegar ChatGPT Work en toda la compañía. ChatGPT Work es un agente dentro de ChatGPT Enterprise pensado para tareas de varios pasos que terminan en un trabajo entregado.

Según el anuncio:

• El despliegue llega a más de 30.000 empleados de Uber en todo el mundo.
• Parte de un piloto inicial con 1.000 empleados.
• El agente se conecta con herramientas de uso diario como Google Drive, Gmail, Google Calendar y Slack, para investigar, preparar resúmenes de reuniones, crear presentaciones, analizar datos y completar flujos entre aplicaciones.
• El despliegue está apoyado por una biblioteca interna de habilidades de IA, integraciones aprobadas y formación dedicada para los empleados, en áreas como operaciones, finanzas, mercadeo y producto.
• Los equipos de desarrollo de Uber siguen usando Codex para programación.

Las dos empresas dijeron que compartirán más información sobre adopción, casos de uso y resultados medibles a medida que avance el despliegue. Por ahora, el anuncio no incluye cifras de impacto.

Por qué importa

Es un caso de agentes de IA llevados a escala en una empresa grande, no un experimento de laboratorio. Y el orden de los pasos dice mucho: primero un piloto acotado, luego la expansión, y en ambos casos con piezas de soporte definidas.

Hay tres elementos del anuncio que vale la pena mirar con atención:

1. Integraciones aprobadas. El agente no se conecta a cualquier cosa. La empresa decide a qué sistemas tiene acceso. Esa decisión es de gobierno, no técnica.
2. Una biblioteca de habilidades. En lugar de que cada persona invente sus propias instrucciones, hay un repositorio común de formas de trabajar con la IA. Eso reduce la curva de aprendizaje y hace que los buenos usos se repitan.
3. Formación dedicada. Dar acceso no basta. El anuncio menciona capacitación específica para que los equipos usen la herramienta en su trabajo.

También llama la atención lo que todavía no hay: resultados publicados. Uber y OpenAI dicen que los compartirán más adelante. Es una buena práctica no anunciar impacto antes de tenerlo medido.

Qué puede hacer una empresa

No hace falta tener 30.000 empleados para aplicar la misma lógica. Para una empresa mediana en Colombia o la región, el camino se parece a esto:

1. Empezar con un piloto pequeño y con dueño. Un área, un proceso y un responsable. Medir antes de ampliar.
2. Decidir qué sistemas puede tocar el agente. Hacer una lista corta de integraciones permitidas y revisar qué datos quedan expuestos.
3. Documentar los usos que funcionan. Una biblioteca interna, aunque sea un documento compartido, evita que cada persona empiece de cero.
4. Supervisión humana en tareas sensibles. Un agente que ejecuta tareas de varios pasos debe tener puntos de revisión donde una persona aprueba antes de seguir.

Nuestra lectura

El valor de este anuncio está menos en la marca del agente y más en el método: piloto, integraciones controladas, conocimiento compartido y formación. Es el mismo orden que recomendamos a las empresas que quieren pasar de probar agentes a usarlos en su operación. La herramienta cambia cada pocos meses; ese método sigue sirviendo.