Uno de los algoritmos con los que interactúo frecuentemente es el de Uber. Desde mi experiencia como usuaria, este algoritmo funciona analizando en tiempo real múltiples factores: mi ubicación actual, la ubicación de los conductores disponibles, la demanda de viajes en la zona, la distancia hacia mi destino y hasta variables como el tráfico o la hora del día. Además, he notado que, en ciertos momentos, si tengo el celular con poca batería, el precio puede ser más alto, lo que indica que el algoritmo también puede considerar este tipo de detalles para ajustar la tarifa.


El objetivo del algoritmo de Uber es predecir el precio del viaje, encontrar el conductor más cercano y estimar el tiempo de llegada tanto del conductor hacia mí como de mí hacia mi destino. También busca equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real: cuando hay muchos usuarios pidiendo transporte en una misma zona, activa la “tarifa dinámica” (precios más altos) para incentivar a más conductores a acercarse a ese lugar.


Este algoritmo influye directamente en varias de mis actividades diarias. Por ejemplo, impacta mi movilidad, porque la disponibilidad de Uber a ciertas horas determina si puedo salir rápidamente o si debo esperar mucho tiempo para conseguir un transporte. También afecta mis decisiones de consumo, ya que cuando veo que el precio está muy alto, opto por esperar o buscar alternativas como transporte público. De una manera más sutil, el algoritmo de Uber también modula mis expectativas: ya no planeo mis viajes solo pensando en distancias, sino también en qué tan saturada esté la demanda según lo que la app me muestra.