LONDON (IT BOLTWISE) – Uber berichtet aus der Auswertung seiner Agent-Nutzung: In der Halloween-Woche liefen nur vier KI-agentengesteuerte Fahrtbuchungen. Insgesamt verzeichnete das Unternehmen rund 320 Millionen Trips und Bestellungen über Uber und Uber Eats in diesem Zeitraum. CFO Balaji Krishnamurthy nennt zudem lediglich 500 Uber-Eats-Bestellungen über einen KI-Agenten. Das unterstreicht, dass die „agentic“-Hype-Phase aktuell noch wenig in der Praxis ankommt.
Uber bestätigt mit sehr konkreten Nutzungszahlen, wie groß die Lücke zwischen KI-Agenten-Hype und Alltagsbetrieb derzeit ist. In der dritten Quartalskonferenz, so wie das Unternehmen es in seinem Reporting darstellte, wurden in der „busiest week“ im Oktober nur vier Fahrten über einen persönlichen KI-Agenten gebucht. Interessant ist dabei nicht nur die absolute Zahl, sondern der Bezugsrahmen: Uber zeigt gleichzeitig die Größenordnung der Gesamtaktivität und damit, wie klein der Agentenanteil im Verhältnis zum laufenden Ride- und Delivery-Geschäft bleibt.
Technisch betrachtet steckt hinter dieser Beobachtung weniger ein prinzipielles Problem der KI als vielmehr ein Produkt- und Prozessproblem. Ein Agent muss nicht nur eine Absicht verstehen, sondern die passenden Schritte im richtigen Kontext ausführen: vom Nutzerwunsch über die Zahlungs- und Standortlogik bis hin zur zuverlässigen Buchungsaktion. Dass Uber für die Agentensteuerung aktuell kaum Traffic sieht, kann daher auf mehrere Engstellen hindeuten, etwa auf die geringe Bereitschaft der Nutzer, eine „Autopilot“-Interaktion wirklich zu delegieren, oder auf die Notwendigkeit, Agenten zunächst in Sicherheits- und Freigabeabläufen zu integrieren, die die Interaktion letztlich verlängern. Uber lässt außerdem erkennen, wie schnell die Standardprozesse bereits heute funktionieren: Die durchschnittliche Zeit, eine Fahrt in der App zu buchen, liege bei nur etwa 50 Sekunden. Für das Nachbestellen eines Lieblingsessens nennt das Unternehmen rund 90 Sekunden.
Auf der Transaktionsseite zeigt Uber den Unterschied zwischen Fahrten und Essensbestellungen. Im Umfeld der gleichen Halloween-Woche sei zwar auch bei Uber Eats die Zahl agentengesteuerter Aktivitäten noch klein, im Vergleich zur Fahrtbuchung aber höher gewesen: CFO Balaji Krishnamurthy verwies auf rund 320 Millionen Trips und Bestellungen insgesamt und stellte daneben lediglich 500 Uber-Eats-Orders, die über einen KI-Agenten platziert wurden. Diese Differenz passt zur typischen Produktlogik von Delivery: Wiederholbare Bestellmuster, eine vorhandene Merkliste und kürzere Entscheidungswege können agentische Systeme eher sinnvoll machen als spontane Fahrtanfragen. Trotzdem ist das Ergebnis in der Summe noch so gering, dass es den „Agentic Web“-Erzählstrang vorerst eher als Forschungs- und Pilotrealität als als Massenanwendung erscheinen lässt.
Daraus folgt auch eine zweite, marktnahe Interpretation: Der aktuelle Agentenwettbewerb findet stark im Ökosystem statt, aber weniger in den Kerntransaktionen großer Plattformen. Uber positioniert sich in seiner Kommunikation ausdrücklich optimistisch. CEO Dara Khosrowshahi betonte in seinem Statement die frühe Phase und ordnete sie als „sehr sehr früh“ sowie mit „limitierter Traktion“ ein: „It is very, very early and very limited traction that we are seeing so far.“ Gleichzeitig fügte er hinzu, man hoffe auf mehr Bewegung: „Listen, we hope that there will be more traction.“ Für Unternehmen ist das ein wichtiges Signal, weil es zeigt, dass selbst die Anbieter, die riesige Nutzerbasis und Transaktionsdaten besitzen, den Agentenkanal noch nicht als wirtschaftlichen Hebel priorisieren.
Gleichzeitig wird klar, warum das Thema trotzdem so viel Aufmerksamkeit bekommt. In der Quelle wird auf einen breiten Fundus personaler KI-Startups verwiesen, darunter ein prominentes Startup wie Instinct, das laut Bericht eine zuletzt kommunizierte Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar erreicht hat. Auch bei bestehenden Plattformen macht sich die Agentenidee bemerkbar: Meta’s Muse sei im Apple-US-App-Store auf Platz eins gekommen und habe laut eigener Berichterstattung mehr als 10 Millionen Nutzer erreicht, viele davon zum Shoppen und für Transaktionen mit Unternehmen. Parallel dazu bieten laut Bericht auch Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Google sowie ein SpaceX-nahezugeordnetes Grok-Ökosystem eigene KI-Agenten an. Genau diese Vielfalt erklärt den „Hype-Zyklus“: Entwickler und Produktteams sehen in Agenten eine neue Schnittstelle, die nicht nur Antworten liefert, sondern Aktivitäten für den Nutzer ausführt.
Aus der Sicht von Produkt- und Engineering-Teams liegt die entscheidende Frage jetzt weniger bei der Sprachfähigkeit, sondern bei der Integration in bestehende Workflows. Uber nennt beispielsweise implizit die Effizienz der App-Interaktion als Gegenargument: Wenn das Buchen einer Fahrt bereits 50 Sekunden dauert, entsteht für den Nutzer nur dann ein spürbarer Zusatznutzen, wenn der Agent zuverlässig schneller ist oder mindestens genauso komfortabel arbeitet – inklusive Fehlerbehandlung. Die Hürde verlagert sich damit auf Latenz, Störfall-Handling und die Fähigkeit des Agenten, zwischen „Vorschlag“ und „Ausführung“ zur richtigen Zeit zu wechseln. Das ist auch eine Erklärung dafür, warum in der Quelle ein Wettbewerber wie DoorDash ebenfalls von nur wenigen hundert Bestellungen aus dem Agentenkanal spricht und die meisten Kunden weiterhin direkt über die App bestellen.
Für die nächsten Monate dürfte der stärkste Wettbewerbsvorteil weniger „wer hat den besten Agenten“ lauten, sondern „wer kann Agenten ohne Reibungsverlust in die Plattformarbeit einweben“. Uber geht laut Bericht davon aus, dass die Zahl relevanter KI-Assistenten am Markt von aktuell etwa acht auf über zehn ansteigen wird. Dass jede KI-Systemfirma mit Uber im Dialog stehe, deutet auf eine strategische Kopplung hin: Agenten sollen als neue Zugangsschicht an die bestehenden Transport- und Delivery-Prozesse andocken. Für Unternehmen heißt das: Wer Agenten einführt, braucht nicht nur ein Modell, sondern vor allem MLOps- und Produktmechaniken rund um Freigaben, Tracking, Telemetrie und die saubere Abbildung von Nutzerpräferenzen, damit Agenten nicht nur „irgendetwas“ tun, sondern die nächste Bestellung wirklich als Gewinn gegenüber dem schnellen Standardweg erscheinen lassen.
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