La Uber da el salto: 30.000 empleados con ChatGPT Work

Uber anunció esta semana el despliegue de ChatGPT Work en toda su fuerza laboral global — aproximadamente 30.000 personas. La expansión sigue a un piloto iniciado a principios de 2026 con 1.000 empleados y representa un hito importante en la adopción corporativa de IA: ya no se trata de un experimento, sino de infraestructura operativa.

Del piloto a la infraestructura

ChatGPT Work se lanzó en julio de 2026 como una plataforma de agentes enfocada en empresas. A diferencia del ChatGPT estándar, Work se integra directamente en las herramientas diarias que usan los equipos — Google Drive, Gmail, Google Calendar y Slack — permitiendo a los empleados realizar tareas complejas en múltiples pasos y entregar trabajo finalizado, desde análisis de datos hasta resúmenes de reuniones.

Resulta notable que, de los adoptantes tempranos en el piloto inicial, cerca del 80% eran no ingenieros, según Sumanth Sukumar, vicepresidente de ingeniería de Uber. Los departamentos de finanzas, operaciones y producto fueron los primeros en adoptar la herramienta, con casos de uso que incluyen análisis de datos operativos complejos para identificar tendencias, localización de materiales de capacitación para diferentes mercados y construcción de dashboards personalizados para gestión diaria.

"Nuestro enfoque es hacer que herramientas potentes de IA estén disponibles en toda la Uber, dando a los equipos espacio para experimentar", dijo Sukumar. "A principios de este año, combinamos 30 ingenieros de IA con equipos en toda la empresa y les dimos dos semanas para automatizar partes clave de su trabajo. Esos 'pods de IA' nos mostraron cuánta oportunidad existe cuando combinás expertise técnica con comprensión profunda de un trabajo específico."

El motor: GPT-6.1 Sol y optimización de costos

Un detalle que recibió menos atención fue la elección del modelo: ChatGPT Work funcionará por defecto con GPT-6.1 Sol, un modelo más económico lanzado por OpenAI a finales de septiembre. Uber enmarca esta elección como un equilibrio deliberado entre rendimiento y eficiencia de costos — y tiene todo el sentido en el contexto de la estrategia de IA de la empresa.

Uber ya demostró que entiende el desafío de los costos de IA mejor que la mayoría de las empresas de tecnología. En marzo de 2026, la empresa agotó su presupuesto anual de IA en tres meses. Desde entonces, los equipos de ingeniería implementaron decenas de optimizaciones: selección optimizada de modelos, benchmarking semanal, subagents para tareas menores, compactación automática de prompts por encima de 400K tokens y, lo más significativo, transición a modelos open-weight que cuestan de 2 a 20 veces menos que los modelos frontier.

El resultado, según documentó la propia Uber, fue una reducción de 34% en el costo por solicitud de IA y de 52% en el costo por sesión, manteniendo el volumen de uso en crecimiento. El costo total permaneció estable desde marzo, a pesar de procesarse significativamente más tokens.

El contexto mayor: IA, eficiencia y reducción de personal

El despliegue de ChatGPT Work llega en un momento de transición. En julio de 2026, Uber despidió al 10% de su equipo de atención al cliente, citando explícitamente la adopción de IA como motivo. En junio, redujo un 23% de su departamento de personal. El CEO Dara Khosrowshahi ha sido consistente al posicionar la IA como un imperativo operativo, no como un lujo.

Pero el rollout de ChatGPT Work es diferente de los despidos directos. Se trata de equipar a los empleados restantes para hacer más con menos — lo que, en la práctica, puede significar el mismo resultado, pero con una narrativa diferente. La empresa no reveló cuánto está gastando con el despliegue, y Sukumar afirmó que la Uber va "rastrear cómo los empleados usan la tecnología" para guiar futuras decisiones de IA.

OpenAI, por su parte, gana con esto un caso de referencia poderoso. Con competencia directa de Anthropic en el mercado enterprise, y la propia Anthropic preparándose para un IPO con valuación objetivo de US$ 2 billones, cada gran despliegue corporativo es una tarjeta de presentación. El hecho de que la Uber hubiera usado Claude Code como herramienta preferida a principios del año y ahora migre hacia ChatGPT Work como estándar refleja la realidad del mercado enterprise: los clientes no son leales a marcas, son sensibles al costo-beneficio.

Qué observar

La pregunta ya no es si la IA va a transformar el trabajo intelectual — la pregunta es cuáles empresas conseguirán equilibrar rendimiento, costo y adopción humana antes que sus competidores lo hagan. La Uber acaba de dar un paso relevante en este sentido, pero la verdadera prueba vendrá en los próximos trimestres, cuando la empresa comience a publicar métricas concretas de productividad y adopción.

Fuentes: TechCrunch, OpenAI, The Pragmatic Engineer, Bloomberg

✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación