Per anni Uber è stata una delle aziende simbolo della rivoluzione della mobilità urbana. La società fondata da Travis Kalanick ha cambiato il trasporto globale, costruendo una piattaforma capace di collegare milioni di conducenti e utenti in centinaia di città nel mondo. Oggi però Uber sta cercando di ridefinire ancora una volta il proprio ruolo nell’ecosistema della mobilità, e la nuova frontiera è la guida autonoma.
La strategia dell’azienda guidata da Dara Khosrowshahi è cambiata profondamente rispetto al passato. Dopo la vendita nel 2020 della divisione Advanced Technologies Group (ATG), nata per sviluppare internamente auto autonome e ceduta ad Aurora in seguito a difficoltà finanziarie e operative, Uber ha progressivamente abbandonato l’idea di diventare direttamente un costruttore di tecnologia self-driving. Al suo posto sta emergendo un approccio molto più ampio e potenzialmente più ambizioso: trasformarsi nella piattaforma globale che collega flotte autonome, dati, sensori, intelligenza artificiale e domanda di mobilità.
Come riporta, tra gli altri, Reuters, Uber collabora oggi con oltre 25 partner nel settore autonomous driving, tra cui Waymo, Waabi, WeRide, Momenta, Nuro, Zoox e Wayve, con l’obiettivo di espandere rapidamente i servizi robotaxi in numerose città nei prossimi anni. La società punta infatti a portare servizi driverless in almeno 15 città entro la fine del 2026.
Ma il progetto più interessante di Uber potrebbe essere un altro. Ed è qui che entra in gioco la strategia che l’azienda definisce “sensor grid”.
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La nuova strategia di Uber: trasformare i driver in una rete globale di sensori
L’idea è stata raccontata pubblicamente dal Chief Technology Officer di Uber, Praveen Neppalli Naga, durante un evento StrictlyVC organizzato da TechCrunch a San Francisco. Uber sta valutando di equipaggiare progressivamente le auto dei propri conducenti con sensori avanzati — telecamere, radar, lidar e altri strumenti di raccolta dati — per creare una gigantesca rete distribuita di acquisizione di informazioni sul mondo reale.
Non si tratta soltanto di raccogliere dati sul traffico o migliorare la navigazione dell’app. La visione è molto più ampia: utilizzare milioni di corse effettuate ogni giorno dai driver umani per generare dataset che possano essere utilizzati dalle aziende di guida autonoma per addestrare sistemi AI e validare modelli di autonomous driving.
Secondo Uber, il vero problema che oggi limita la diffusione dei robotaxi non è soltanto la qualità degli algoritmi, ma la difficoltà di raccogliere dati reali in quantità sufficiente e in scenari abbastanza diversificati. Le aziende che sviluppano auto autonome hanno bisogno di enormi volumi di dati per addestrare i propri modelli su condizioni atmosferiche differenti, segnaletica ambigua, lavori stradali, comportamenti imprevedibili dei pedoni e tutte quelle situazioni eccezionali che nel settore vengono chiamate “corner cases”.
È proprio qui che Uber ritiene di avere un vantaggio competitivo unico. Nessun’altra azienda dispone contemporaneamente di una piattaforma globale di ride hailing e di milioni di conducenti attivi ogni giorno in centinaia di città.
Questa strategia si inserisce nel programma AV Labs, una nuova iniziativa con cui Uber è tornata a investire direttamente nell’ecosistema autonomous vehicle
Secondo Yahoo Finance, internamente Uber starebbe lavorando alla costruzione di una sorta di “AV Cloud”, cioè una piattaforma centralizzata che consente alle aziende partner di accedere a dataset annotati e utilizzare dati reali per addestrare e validare modelli AI dedicati alla guida autonoma. Il programma potrebbe arrivare a raccogliere oltre 2 milioni di miglia di dati al mese entro la fine del 2026.
Perché i dati sono diventati il vero petrolio della guida autonoma
La strategia di Uber riflette un cambiamento profondo nel mercato della guida autonoma. Fino a pochi anni fa l’attenzione era concentrata soprattutto sugli algoritmi di guida. Oggi, invece, il vero asset strategico sembra essere diventato l’accesso ai dati.
I modelli AI utilizzati dai robotaxi devono essere addestrati su miliardi di esempi reali. Hanno bisogno di dati multisensore sincronizzati, scenari urbani complessi, eventi rari, situazioni imprevedibili e contesti geografici differenti.
Raccogliere queste informazioni è estremamente costoso. Aziende come Waymo, Zoox o Tesla devono mantenere flotte dedicate per mappare continuamente le città e raccogliere nuovi dataset. Uber invece dispone già di una rete attiva globale che produce dati urbani in tempo reale ogni giorno.
Ed è proprio questo il cuore della nuova strategia: monetizzare la rete.
La partnership con Waymo e il nuovo equilibrio della mobilità autonoma
Uno dei pilastri della strategia Uber è la partnership con Waymo, la società di guida autonoma controllata da Alphabet. Oggi i robotaxi Waymo operano attraverso l’app Uber in città come Austin e Atlanta, secondo quanto comunicato ufficialmente dalla stessa Uber.
Il rapporto tra le due aziende è emblematico del nuovo approccio adottato dalla società di Dara Khosrowshahi. Uber non punta più a sviluppare tutto internamente. Preferisce costruire una piattaforma aperta in grado di integrare diversi operatori AV.
Questa strategia riduce i costi di sviluppo diretto e consente all’azienda di posizionarsi come layer operativo e commerciale della futura mobilità autonoma.
Una strategia globale basata sulle alleanze
Negli ultimi mesi Uber ha accelerato in modo significativo sul fronte partnership. L’azienda ha stretto un accordo con Zoox per il lancio di robotaxi a Las Vegas e Los Angeles. E’ stata avviata una collaborazione tra Uber, Nuro e Lucid Motors per sviluppare nuove flotte autonome negli Stati Uniti. Uber ha inoltre investito 250 milioni di dollari nella startup canadese Waabi, una delle aziende più promettenti nel settore AI per guida autonoma.
Parallelamente, la società ha stretto partnership con Momenta in Europa e con diversi operatori asiatici per accelerare la diffusione internazionale dei servizi robotaxi.
Questa strategia multi-partner risponde a una logica precisa: Uber vuole evitare dipendenze tecnologiche da un singolo operatore e diventare il marketplace globale della mobilità autonoma.
Il paradosso di Uber: i driver umani diventano centrali nell’era dei robotaxi
Esiste un elemento particolarmente interessante nella strategia Uber. Per anni la narrativa dominante sosteneva che la guida autonoma avrebbe eliminato progressivamente il ruolo dei driver umani. Oggi invece Uber sta cercando di trasformare proprio quei conducenti nell’infrastruttura che renderà possibile l’evoluzione dei robotaxi.
I driver potrebbero diventare una gigantesca piattaforma distribuita di raccolta dati urbani. Non più soltanto lavoratori della gig economy, ma componenti attivi di una rete AI globale.
È un cambio di paradigma molto importante perché suggerisce che il futuro della mobilità autonoma potrebbe non basarsi esclusivamente sulla sostituzione del lavoro umano, ma su forme di integrazione tra esseri umani, piattaforme digitali e sistemi AI.
Le sfide aperte: la questione privacy
Naturalmente la strategia Uber presenta anche criticità rilevanti. La raccolta massiva di dati pone problemi di privacy, gestione del consenso, sicurezza informatica e responsabilità legali. Inoltre resta aperta la questione economica: i robotaxi riusciranno davvero a diventare profittevoli su larga scala?
Waymo oggi appare il player più avanzato sul piano operativo, mentre Tesla continua a puntare sul proprio ecosistema Full Self Driving. Zoox sta sviluppando veicoli progettati specificamente per la guida autonoma. Uber invece sembra aver scelto una posizione diversa: non necessariamente vincere la corsa tecnologica sul software di guida, ma diventare la piattaforma infrastrutturale che collega tutti gli attori dell’ecosistema.
La vera scommessa di Uber
La strategia di Uber suggerisce che la prossima guerra della guida autonoma non sarà soltanto una guerra di auto o algoritmi. Sarà soprattutto una guerra di dati, piattaforme e infrastrutture.
Ed è qui che Uber potrebbe avere un vantaggio difficilmente replicabile. L’azienda possiede contemporaneamente milioni di driver attivi, una piattaforma globale di ride hailing, enormi volumi di dati urbani, partnership con decine di operatori autonomous driving e una presenza operativa in centinaia di città.
Se il progetto AV Labs e la “sensor grid” dovessero funzionare, Uber potrebbe smettere di essere semplicemente un’app di trasporto.
Potrebbe diventare l’infrastruttura invisibile che alimenta l’intera economia globale della guida autonoma.
