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Uber hat in der Halloween-Woche 320 Millionen Fahrten und Essensbestellungen abgewickelt. Auf KI-Agenten entfielen davon rund 500 Lieferungen und vier Fahrten. Nicht viertausend, nicht vier Prozent. Vier Autos, für die jemand einen Chatbot bemüht hat, statt in der App zu tippen.
Die Zahl fiel am 4. November 2026 in Ubers Telefonkonferenz zu den Zahlen des dritten Quartals. JPMorgan-Analyst Doug Anmuth fragte nach KI-Agenten. Mitten in der Antwort wandte sich CEO Dara Khosrowshahi an seinen eigenen Finanzchef Balaji Krishnamurthy und fragte, wie es um die Volumina gerade stehe. Bei Uber Eats seien über Agenten „insgesamt 500 Bestellungen“ eingegangen, sagte Krishnamurthy. Und bei den Fahrten „sage und schreibe 4 Fahrten“. Khosrowshahi fasste zusammen: „sehr, sehr früh und sehr begrenzter Zuspruch“.
Dabei war es keine ruhige Woche. Krishnamurthy nannte sie eine der größten für das Unternehmen, eben wegen Halloween. Unterm Strich kommt eine von Agenten gebuchte Fahrt auf 80 Millionen Fahrten und Bestellungen.
// Wogegen ein Agent antritt
Fünfzig Sekunden, an denen nichts zu kürzen ist
In derselben Konferenz erklärte Khosrowshahi, warum die Zahlen so klein sind. Eine Fahrt in der Uber-App zu buchen dauert im Schnitt 50 Sekunden. Bei Uber Eats ist die Hälfte aller Nachbestellungen eines Lieblingsgerichts in weniger als 90 Sekunden erledigt. Ein Agent lohnt sich nur, wenn er das unterbietet, und das ist eine hohe Hürde. Man tippt oder diktiert die Anfrage, wartet, bis das Modell sie durchdacht hat, und prüft dann trotzdem, ob es die richtige Adresse erwischt hat.
Dazu kommt: Agenten sind langsam. Forschende der University of California, San Diego haben gemessen, wie KI-Systeme mit einem Computer umgehen. Aufgaben, die Menschen in wenigen Minuten erledigen, brauchten Agenten Dutzende Minuten, und fast die ganze Zeit verbrachte das Modell mit Nachdenken: Schritte planen, sich selbst überprüfen. Die Studie handelt von Computeraufgaben, nicht von Taxis, aber das Bild ist deutlich genug. Bis ein Agent fertig überlegt hat, sitzt ein Mensch mit der App längst im Auto.
Für einen Agenten ist das Taxi der denkbar ungünstigste Fall. Man braucht das Auto jetzt, steht auf der Straße, das Handy schon in der Hand, und die App weiß, wo man ist, und zeigt den Preis auf der Karte. Da gibt es nichts zu delegieren. Beim Essen bleibt mehr Raum für Entscheidungen: was, woher, für wie viele Leute. Das dürfte erklären, warum Agenten 125-mal so viele Lieferungen bestellt haben wie Fahrten, auch wenn selbst das kaum mehr als ein Rundungsfehler ist. Das ist allerdings nur eine Vermutung: Uber hat den Unterschied nicht erklärt und auch nicht gesagt, welche Agenten es wie gezählt hat.
Auch DoorDash zählt in Hunderten
Uber steht damit nicht allein. Eine Woche zuvor, in der Konferenz am 29. Oktober, räumte DoorDash-Chef Tony Xu ein, dass externe Agenten wie Muse, Instinct und Fo „vielleicht insgesamt einige Hundert Bestellungen“ geschickt hätten. Zum Vergleich: DoorDash lieferte 2025 im Schnitt 3 Millionen Bestellungen pro Tag aus. Xu fasste seine Haltung so zusammen: „Man will nie gegen die Schwerkraft kämpfen. Aber man will sich auch nichts vormachen.“
Das Merkwürdige daran: Die Agenten selbst nutzen die Leute durchaus gern. Metas Agent Muse, über den wir im Oktober berichtet haben, hat seit dem Start im September mehr als 10 Millionen Nutzer gewonnen, und Einkaufen ist das, worum sie ihn am häufigsten bitten. Offenbar überlassen Menschen einem Agenten die Art von Aufgabe, die sonst einen ganzen Abend frisst: Kopfhörer vergleichen, ein Geschenk suchen, einen Warenkorb mit zehn verschiedenen Artikeln füllen. Mit Abendessen und Taxifahrt ist das anders. Das sind kurze Routinehandgriffe, und die Apps haben sie längst auf ein paar Fingertipps reduziert.
Der hauseigene Assistent gewinnt
Die hauseigene KI dagegen sorgt für größere Bestellungen. Khosrowshahi sagte, erste Daten zeigten, dass Warenkörbe, die mit dem Assistenten in Ubers Liefer-App zusammengestellt werden, etwa doppelt so groß sind wie der Durchschnitt. Amazon trumpfte in seiner Konferenz am 29. Oktober mit schierer Größe auf: CEO Andy Jassy sagte, mehr als 400 Millionen Kunden hätten im vergangenen Jahr seinen Assistenten Alexa for Shopping genutzt. Kunden in den USA, die ihn verwenden, geben pro Bestellung 50 % mehr aus als die übrigen. In beiden Fällen werden allerdings Nutzer mit allen anderen verglichen; ein Experiment hat niemand gemacht. Gut möglich, dass Vielkäufer einfach schneller Neues ausprobieren.
Jassy sagte unverblümt, Alexa for Shopping werde der wichtigste Agent sein, mit dem Menschen bei Amazon einkaufen. Khosrowshahi formulierte es sanfter: Jedes KI-Unternehmen sei mit Uber im Gespräch, doch am einfachsten zu bedienen blieben seiner Ansicht nach die eigenen Dienste.
Das ist leicht nachzuvollziehen. Ein hauseigener Assistent hält die Kunden auf eigenem Terrain: Er sieht ihre Bestellungen und kann ihnen Werbung verkaufen. Ein fremder Agent macht den Dienst zum Subunternehmer. Die Bestellung kommt aus einem Chatfenster, und der Kunde bleibt bei dem, der den Chat gebaut hat. Xu überlegt bereits, ob DoorDash in den Agenten selbst werben könnte.
Für die Kunden ist das eine Frage des Vertrauens. Wenn in Agenten Werbung auftaucht, könnte die „beste Option“ fürs Abendessen, die ein Bot vorschlägt, eine bezahlte Platzierung sein. Und der hauseigene Assistent von Amazon oder Uber zeigt einem nur, was das jeweilige Unternehmen verkauft. In Wahrheit kämpfen die Konzerne darum, wessen Ratgeber man glaubt.
Vorerst bringen externe Agenten diesen Unternehmen so wenige Bestellungen, dass man sie von Hand zählen kann. Khosrowshahi schloss das Thema, wie TechCrunch berichtete, ohne überschäumenden Optimismus: „Hören Sie, wir hoffen, dass der Zuspruch noch wächst.“ Doch die Zahlen deuten schon an, wo ein Agent hingehört. Die Suche nach Kopfhörern und Geschenken überlassen Menschen gern einem Bot, das Auto aber rufen sie weiter selbst, auf der Straße, das Handy in der Hand. Ein Agent lohnt sich dort, wo man sich das Nachdenken sparen will, nicht das Tippen.
