Uber Eats. Robots de reparto, diez semanas de investigación.

Qué hace falta para fiarse de un robot de reparto.

Investigación / Producto · IDUS 215 · Contextual Research, SCAD · Primavera 2026

Detalles del proyecto

Asignatura: IDUS 215 · Contextual Research, SCAD
Año: Primavera 2026
Duración: 10 semanas
Herramientas: FigJam, Miro, Next.js, Claude Code, Vercel

Brief.

¿Qué hace falta para que clientes, repartidores y restaurantes adopten con confianza el reparto robótico de última milla? Estudiamos Uber Eats y sus robots de Serve Robotics en Estados Unidos.

Contexto. ¿Se puede confiar en un robot a la puerta?

Diez semanas estudiando cómo viven clientes, repartidores y restaurantes el reparto robótico de última milla.

Pregunta y escenario

La pregunta era qué hace falta para que el reparto robótico se adopte con confianza. Estudiamos Uber Eats y sus robots de Serve Robotics en Estados Unidos.

Fue un curso de investigación contextual de diez semanas en SCAD, IDUS 215, con cinco etapas: planificación, trabajo de campo y sondas culturales, diagrama de afinidad y síntesis, un marco de experiencia ideal y recomendaciones para Uber Eats.

Infografía. Cuatro láminas, del mercado al mecanismo.

Condiciones, flujo del sistema, comportamiento del usuario y mecanismo, una lámina cada uno.

Qué dice cada lámina

La lámina 1 fija las condiciones: la demanda sube un 63 %, el reparto robótico crece alrededor de un 150 % al año y cerca del 80 % del coste del reparto es mano de obra.

La 2 traza seis pasos del pedido a la recogida y marca la fricción del último metro. La 3 trata de la confianza y la respuesta emocional. La 4 lo convierte en cifras, como un supervisor por cada cinco robots y una brecha de rendimiento del +300 %.

Proceso. Seis métodos, contrastados entre sí.

Combinamos investigación documental, sondas, entrevistas e intercepciones en el campus, y solo dimos por válido un hallazgo si coincidían dos métodos.

Cómo se hizo y qué se entregó

Dos participantes grabaron diarios en vídeo durante cinco días. Hicimos 6 entrevistas a clientes y 6 a restaurantes, además de intercepciones sensoriales en el campus de Georgia Tech. Los diarios captaron lo que las entrevistas no, como el medio segundo de duda antes de desbloquear el robot.

Entregamos un libro de cliente para Uber Eats: metodología, hallazgos sintetizados, el marco, personas, oportunidades y próximos pasos. Es un sitio web hecho con Claude Code y alojado en Vercel.

Sitio de investigación. El libro de cliente completo, en el navegador.

El sitio de investigación está incrustado aquí y solo se carga cuando lo pides.

Robots de reparto de Uber Eats, sitio de la investigación

Abrir el sitio

Qué contiene

Recorre la introducción, la metodología, el marco de análisis, la experiencia ideal y los resultados estratégicos, desde la pregunta de investigación hasta los próximos pasos.

Aprendizajes. La confianza se decide en la entrega.

Cuatro hallazgos sostienen las conclusiones: la entrega, la marca, el clima y el marco.

Lo que nos llevamos

Los dos segundos tras abrirse la tapa deciden la confianza. La comida que llega caliente y entera se perdona; cuando no, ninguna notificación lo arregla.

Los robots de distintas empresas se parecen, así que la identidad de marca se pierde al llegar. Una librea reconocible es una señal de confianza.

El clima rompe la confianza en las entrevistas, y nuestras intercepciones en el campus fueron con tiempo normal. Es un hueco en nuestro propio trabajo de campo.

Reescribir las observaciones como frases de experiencia deseada hizo utilizables los hallazgos. Cada uno de los seis impulsores tiene ahora una característica y una señal sensorial detrás.

Los dos segundos tras abrirse la tapa deciden si la gente vuelve a pedir.

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