Gli agenti AI iniziano a muoversi in autonomia: il caso Uber mostra una svolta ancora ai primi passi

Gli agenti di intelligenza artificiale hanno iniziato a compiere azioni concrete per conto degli utenti, senza dover attendere un comando per ogni singolo passaggio. Il caso di Uber, con le prime prenotazioni di corse e ordini di cibo generati da assistenti esterni, conferma che il passaggio dall’assistenza conversazionale all’autonomia operativa è ormai iniziato, anche se i volumi restano ancora molto limitati.

Dagli assistenti che rispondono agli agenti che agiscono

Per anni l’intelligenza artificiale generativa è stata principalmente uno strumento di dialogo: l’utente formulava una richiesta e il modello restituiva un testo, un’immagine o una proposta. Gli agenti autonomi rappresentano invece un salto qualitativo, perché sono progettati per pianificare una sequenza di azioni e portarla a termine, utilizzando strumenti, applicazioni e servizi digitali.

Nel caso degli agenti collegati a Uber, il cambiamento riguarda la capacità di prenotare una corsa o ordinare un pasto senza che la persona debba aprire manualmente l’app, scegliere ogni opzione e completare il pagamento. L’agente riceve un obiettivo, interpreta il contesto e interagisce con la piattaforma per ottenere il risultato richiesto.

Uber registra le prime transazioni dagli agenti

Uber ha reso pubblici i primi dati sulle transazioni provenienti da agenti di terze parti durante la settimana di Halloween, uno dei periodi di maggiore attività dell’anno. Secondo quanto emerso dalla call sui risultati del terzo trimestre, gli agenti hanno prenotato quattro corse e generato circa 500 ordini su Uber Eats.

Le cifre vanno lette nel loro contesto: Uber ha gestito nello stesso intervallo circa 320 milioni di viaggi e ordini complessivi. Si tratta quindi di una presenza ancora simbolica, ma il dato ha un valore importante perché per la prima volta l’azienda ha quantificato pubblicamente l’attività degli agenti esterni sulla propria piattaforma.

L’autonomia è reale, ma l’adozione è iniziale

Il management di Uber ha descritto questa fase come molto precoce, sottolineando che la trazione degli agenti è ancora limitata. Questo non smentisce la direzione tecnologica: dimostra invece che gli agenti sono già in grado di completare transazioni reali, ma non hanno ancora trovato un motivo sufficiente per diventare il canale preferito dagli utenti.

Uber ha infatti ricordato che prenotare una corsa attraverso la sua app richiede in media circa 50 secondi, mentre riordinare un pasto preferito su Uber Eats ne richiede circa 90. In un’esperienza già così rapida, l’agente deve offrire un vantaggio evidente, ad esempio gestire più richieste insieme, trovare alternative più convenienti o organizzare un intero spostamento senza intervento umano.

Il rischio di intermediari tra utenti e piattaforme

Per Uber e per gli altri marketplace, la diffusione degli agenti solleva anche una questione strategica. Se gli utenti iniziassero a prenotare corse o ordinare cibo direttamente tramite un assistente AI, il punto di contatto potrebbe spostarsi dall’app dell’azienda al livello dell’agente, con possibili conseguenze su relazione con il cliente, dati e controllo dell’esperienza.

Per questo Uber mantiene un approccio aperto ma cauto. Il CEO Dara Khosrowshahi ha definito gli agenti un’ulteriore opportunità per raggiungere la piattaforma e una possibile fonte aggiuntiva di domanda, precisando però che l’azienda sta già negoziando le condizioni economiche e operative con le società che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale.

Un mercato in costruzione, non ancora dominante

Il caso Uber aiuta a ridimensionare l’idea di un “web agentico” già pronto a sostituire le app tradizionali. Gli agenti hanno dimostrato di saper muoversi in autonomia, ma l’adozione di massa richiede ancora fiducia, interoperabilità, sicurezza nei pagamenti e un vantaggio concreto rispetto alle interfacce esistenti.

Allo stesso tempo, il fatto che transazioni autonome siano già state registrate su una piattaforma globale come Uber indica che il modello non è più teorico. Gli agenti stanno uscendo dalla fase dimostrativa e cominciano a interagire con servizi reali, anche se il loro impatto economico resta per ora marginale.

Verso un’economia guidata dagli agenti?

La prossima evoluzione dipenderà dalla capacità degli agenti di gestire compiti più complessi e di integrarsi in modo sicuro con i servizi digitali. Non basterà prenotare una singola corsa: il valore potrà arrivare quando un assistente sarà in grado di organizzare un viaggio completo, confrontare opzioni, gestire imprevisti e coordinare più piattaforme senza continue richieste all’utente.

Uber rappresenta quindi un primo banco di prova importante. Le quattro corse e i circa 500 ordini registrati sono numeri piccoli, ma segnano l’inizio di una trasformazione: gli agenti AI hanno iniziato a compiere azioni autonome nel mondo reale, e le grandi piattaforme stanno già decidendo come governarne l’accesso e il ruolo.