Pese a todo lo que se habla de agentes de IA que comprarán por ti, las cifras reales de momento son minúsculas. El consejero delegado de DoorDash, Tony Xu, dijo a los analistas que los agentes de IA de terceros han generado solo varios cientos de pedidos en todo el tiempo que han podido, frente a los casi 1.000 millones de pedidos que la app gestionó solo en el tercer trimestre de 2026. Es un buen baño de realidad sobre la compra con agentes: para una compra rápida y habitual, la gente todavía abre la app por sí misma.
El propio enfoque de Xu es la parte más reveladora. Llamó a los pedidos con agentes un caso de uso muy bajo, y dijo que ve potencial real para los agentes de IA en las compras de larga consideración, las grandes decisiones en las que un agente podría trabajar en segundo plano en tu nombre. Pedir la cena es el tipo de tarea opuesto: simple, frecuente y rápida, y dijo que para esas los clientes tienden a ir directos a DoorDash. La distancia entre un pedido de comida semanal y una decisión de compra de meses es donde reside de verdad el valor de un agente.
En honor a los creadores de agentes, la fontanería apenas está lista. DoorDash lanzó su conector de Model Context Protocol hace menos de un mes antes de la llamada, una forma estándar para que herramientas de IA externas pidan a través de su plataforma, y sigue limitado a un pequeño número de socios en beta temprana, usado sobre todo para agilizar pedidos de comida de empresa. Sin ese enlace, un agente tiene que manejar la web a mano, lo que es más lento y frágil. Así que los pocos cientos de pedidos dicen más sobre lo nuevo y restringido que es el conector que sobre cualquier techo de demanda.
DoorDash no se queda quieto con la IA en sí. Su propio asistente Ask DoorDash, lanzado en verano, puede hacer cosas como montar un carrito a partir de una foto de una receta o sugerir un pedido a partir de una descripción vaga, y la empresa dice que ese tipo de herramienta ayuda a los clientes a descubrir restaurantes que no han probado. El punto es que DoorDash ve más valor en la IA dentro de su propia app que en entregar el cliente a un agente externo.
La lectura honesta es que la cifra es una foto fija, no un veredicto. Un conector de semanas y abierto a un puñado de socios no puede mostrar cuál sería la demanda a escala, y el reparto de comida puede ser sin más el caso de prueba equivocado, ya que el propio Xu apunta a compras mayores y más lentas como mejor encaje. Aun así, la carga de la prueba recae en los creadores de agentes. La comparación que conviene recordar es el primer y tímido pedido en línea de Pizza Hut en 1994, que entonces parecía trivial y hoy es la mayor parte de sus pedidos, así que los pocos cientos de hoy podrían leerse muy distinto en una década, o no.