LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Uber baut seine App sichtbar um Hotels, Shopping und Bootsvermietung aus und schiebt gleichzeitig Finanzprodukte für Fahrer, Händler und potenziell Konsumenten nach. Im Fokus steht zudem AV Labs: Hunderte sensorbestückte Fahrzeuge sollen Millionen Kilometer Daten für Autonomie-Partner liefern. Der CPO erklärt außerdem, warum Uber bei Waymo-Partnerschaften je nach Stadt bewusst stoppt oder skaliert und welche KI-Funktionen Fahrer und Reisende bereits im Alltag spüren. Das Ziel wirkt weniger wie „alles für jeden“, sondern wie Datenmacht für ausgewählte Plattformbereiche.
Uber macht den nächsten Schritt aus der reinen Mobilitätsnische heraus – und zwar nicht nur mit der offensichtlichen Erweiterung um Delivery und nun Reiseangebote. Laut den Aussagen des Chief Product Officers Sachin Kansal im Interview werden in der App Hotels über Expedia eingeblendet, „Shop for me“-Funktionen ermöglichen Einkäufe aus lokalen Läden außerhalb des Uber-Eats-Katalogs, und in Europa kommen sogar Boots-Bookings als Partner-Experience hinzu. Der Kern ist dabei weniger ein einzelnes Feature als eine Strategie: Reise soll zur dritten Säule nach Ride und Eats werden. Zugleich betont Uber, nicht „alles für alle“ werden zu wollen, sondern selektiv Value zu bündeln.
Technisch und operativ ist damit ein Spagat verbunden: Uber muss nicht nur neue Partner-Workflows anbinden, sondern die Nutzerwege in der App so integrieren, dass sie sich für Kunden wie Uber anfühlen. Kansal beschreibt deshalb bewusst unterschiedliche Integrationsniveaus: Bei Expedia entschied sich das Unternehmen für eine tiefe Kopplung, bei der Uber die gesamte UI in Zusammenarbeit mit Expedia selbst gestaltet. Bei Bootsvermietung in Europa wird dagegen stärker auf eine Handoff-Logik gesetzt, bei der der Nutzer zur Buchungsstrecke des Partners weitergeleitet wird. Für Unternehmen mit komplexen Plattformen ist das relevant, weil „Zeit bis zur Marktintegration“ gegen „End-to-End-Ownership“ abgewogen werden muss.
Auch das Finanzkapitel folgt einem ähnlichen Baukastenprinzip. Uber setzt bereits heute auf Produkte für Fahrer und Couriers, etwa die Uber Pro Card als Debitkarten-Mechanismus, mit dem sich Einnahmen auf das Konto übertragen lassen. Zusätzlich experimentiert Uber mit Finanzprodukten für Händler in ausgewählten Regionen; für Konsumenten existiert derweil eine andere Währung: Uber Credits, verknüpft mit der Mitgliedschaft Uber One. Das Beispiel Hotels zeigt die Logik: Mitglieder erhalten 10% Cash Back auf eine Transaktion über 1.000 US-Dollar und bekommen daraus 100 US-Dollar als Credits, die wiederum für Fahrten und Eats einsetzbar sind. So entsteht ein geschlossener Anreizkreislauf über mehrere Geschäftsfelder hinweg.
Marktseitig ist Uber damit in eine Zone vorgedrungen, die in Teilen von „Super-App“-Konzepten geprägt wird, etwa in Asien, wo Multi-Service-Abdeckung schon länger Standard ist. Die entscheidende Differenzierung liegt jedoch in Ubers Positionierung gegen die Modell-Erwartung: Der CPO stellt klar, dass Uber nicht die Rolle eines Generalhändlers „für alles“ anstrebt, sondern dass Checkout-, Einkaufs- und Finanzfunktionen bei Bedarf von Spezialisten übernommen werden. Als Vergleich wird im Interview auch die Wettbewerbslandschaft sichtbar: Lyft, Didi, Bolt und Ola dominieren verschiedene Märkte im Mobility-Bereich, während DoorDash und Delivery Hero im Delivery-Ökosystem stark sind. Für die Praxis bedeutet das: Uber spielt bewusst ein Ökosystemspiel, nicht nur ein Produktspiel.
Besonders strategisch ist die Beziehung zu Robotaxis und autonomen Fahrzeugen. Uber hatte den Waymo-Pilot in Phoenix zurückgefahren, skaliert aber parallel etwa in Austin und Atlanta mit hunderten Fahrzeugen. Kansal erklärt den Schritt als pragmatische Entscheidung: Waymo sei in vielen Städten sowohl Partner als auch Wettbewerber. Uber sei nicht im Rennen, L4-Autonomie als Anbieter zu leisten, sondern wolle „Rennstrecken“ legen, also Daten- und Betriebsfähigkeit so aufbauen, dass man mit mehreren Spielern zusammenarbeiten kann. Diese Hybrid-Network-Position – menschliche Fahrer und autonome Systeme im gleichen Gebiet – zielt auf eine bessere Nachfrage-/Angebotsbalance, besonders wenn sich Auslastung und Skalierungsgeschwindigkeit unterscheiden.
Der eigentliche Datenhebel sitzt dabei bei AV Labs. Uber will laut Interview Hunderte Fahrzeuge mit Sensorik ausstatten, die über Fleet-Partner betrieben werden. Damit sollen Millionen Kilometer an Fahrdaten gesammelt werden, um das sogenannte „Long-Tail“-Problem besser zu adressieren: Nicht nur die häufigen Szenarien (etwa im Bereich P95/P99), sondern auch die seltenen Randfälle sollen sichtbar werden. Zusätzlich nennt Uber 10 Millionen „Earner“ als Wissensquelle – inklusive praktischer Expertise rund um Pickup- und Drop-off-Prozesse sowie einen operativen Erfahrungsschatz, der sich auch in der Bearbeitung von „lost items“ widerspiegelt (25 Millionen pro Jahr). Für Autonomie-Partner ist das ein konkreter Mehrwert: Daten sind nicht nur Rohmaterial, sondern auch Prozesswissen.
Genau hier berührt Uber gleichzeitig Datenschutz- und Sicherheitsfragen, die bei der Nutzung von Fahr- und Kommunikationsdaten besonders sensibel sind. Auf die Frage, ob Uber Fahrer- und Rider-Daten an GenAI-Unternehmen verkaufe, unterscheidet Kansal zwei Bereiche: Zum einen labelt Uber Daten für GenAI via Earner-Base oder Audio-Collection und verkauft das als kommerzielles Geschäft. Zum anderen sei AV Labs organisatorisch getrennt, und Ubers Daten-Sharing-Modelle würden erst „ausgearbeitet“. Wichtig ist zudem die Klarstellung, dass während einer Fahrt keine Gespräche aufgezeichnet werden. Wenn Earner arbeiten, geschieht dies außerhalb von Trips – entweder durch Transkription von zugewiesenem Audio oder durch reine Offline-Tätigkeiten. Für Unternehmen, die solche Datenströme einkaufen, ist das eine Signalwirkung: rechtliche Einbettung und Zweckbindung müssen von Beginn an mitdesignet werden.
Welche KI-Funktionen landen am Ende beim Endnutzer? Im Interview nennt Uber konkrete Beispiele: Für „Earner“ gibt es einen Assistant, der anhand von Nachfragehinweisen vorschlägt, wohin sich Fahrer bewegen sollen, um mehr zu verdienen. Für Eats wird ein Grocery-Cart-Assistant beschrieben, der aus einer Spracheingabe wie „milk, eggs, bread“ innerhalb kurzer Zeit eine Einkaufsliste aufbaut. Und im Ride-Bereich wird Sprachsteuerung genutzt, um eine Fahrt anzufordern – inklusive Kontext wie Ziel und Gepäckanzahl. Der Blick nach vorn geht jedoch in Richtung Agentic Workflows: Uber denkt über eine „Plan and book“-Erfahrung nach, bei der Nutzer Komplexität an eine Plattform-Instanz delegieren. Entscheidend wird sein, ob Uber nicht nur einen Demo-Agenten ausliefert, sondern dessen Zuverlässigkeit und Sicherheitsgrenzen im Alltag beweist.
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