Il CTO di Uber ha detto che 99% degli ingegneri Uber usa strumenti AI. Oltre il 70% delle pull request è attribuito ad agenti. Più di 2.500 agent skill costruite internamente lungo il ciclo di sviluppo software. Numeri impressionanti, ma Naga dice che il problema vero non stava lì: stava in Finance, Legal, Operations, Marketing, Customer Support, HR, Procurement. Funzioni che girano su workflow manuali, pieni di eccezioni e giudizio, sparsi su decine di sistemi. E che non si automatizzano leggendo i diagrammi di processo, perché i diagrammi non raccontano come il lavoro viene fatto davvero.
Così Uber ha creato gli Agentic Pods: 30 ingegneri tra i più esperti di AI dell'azienda, ciascuno abbinato a un esperto di dominio di una funzione di business. Due settimane a pod, con una struttura rigida. Giorni uno e due: zero codice, solo osservazione (l'ingegnere siede accanto a chi fa il lavoro, documenta ogni passaggio, capisce dove sta l'attrito). Giorno tre: si prioritizzano le opportunità per scala, ripetitività, impatto e disponibilità di dati. Giorni quattro e cinque: si costruisce un agente funzionante insieme alla persona che quel lavoro lo fa. Dal sei al nove: validazione con altri che fanno lo stesso mestiere, per capire se generalizza. Giorno dieci: si mette in produzione.
In due mesi, 16 pod su 16 funzioni. Allocazione del capitale su 150 città: da 15 ore a 30 minuti. Report di pacing finanziario: da 2 giorni a 10 minuti. QA web del marketing: da 2 settimane a 50 minuti. 9.000 workflow manuali di customer support sostituiti da automazione self-service.
Ma cosa dice Naga riguardo alla lezione più grande? Che i guadagni veri non arrivano automatizzando un task, arrivano ripensando l'intero workflow. E ripensare un workflow, in pratica, significa eliminare handoff, rimuovere approvazioni che non si guadagnano più il loro posto, ritirare tool legacy, tagliare spesa verso i vendor.
Fermatevi su quella lista. Rimuovere un'approvazione non è un atto tecnico: è qualcuno che perde un potere di veto. Ritirare un tool legacy significa che un budget cambia proprietario. Eliminare un handoff vuol dire che un confine tra due team smette di esistere. Chi decide che quell'approvazione muore? Chi risponde se l'agente sbaglia? Chi perde un pezzo di ruolo quando un'attività passa da 15 ore a 30 minuti? Il pod funziona perché qualcuno, sopra il pod, ha già risposto a queste domande. Ha dato alla coppia ingegnere + esperto l'autorità di toccare il processo, non solo di osservarlo. E il timebox di dieci giorni non è un vezzo da metodologia agile: è un vincolo che rende impossibile la politica. In dieci giorni o spedisci o hai fallito, e non c'è spazio per il comitato che difende lo status quo.
Ecco perché dico che i pod non sono un metodo replicabile come una ricetta. Sono design organizzativo: ridistribuzione esplicita di autorità, con un mandato chiaro e una scadenza. Copiare la ricetta senza copiare il mandato produce l'ennesimo progetto pilota che muore in demo.
C'è poi una crepa che il post di Naga non racconta, e che rende il caso ancora più istruttivo. Uber ha esaurito il budget annuale per Claude Code mesi prima della fine dell'anno. E a maggio Andrew MacDonald, presidente e COO, ha ammesso pubblicamente che la scala della spesa in AI sta diventando difficile da giustificare: la produttività interna cresce, ma non si è ancora tradotta in miglioramenti proporzionali per rider e driver. Anche chi fa i pod meglio di tutti non ha ancora chiuso il cerchio economico. L'adozione corre più veloce del design economico, e prima o poi il conto arriva. Questo pezzo Uber lo sta ancora scrivendo, e io non ho la risposta pronta più di loro.
In Italia il quadro è quello che descrive Dattoli in un recente post linkedin, e coincide con quello che vediamo noi: aziende che comprano tool senza mai ridisegnare il workflow. "Abbiamo integrato l'AI" spesso significa: abbiamo appoggiato un copilot sopra un processo che non funzionava già prima. La ricerca ILLUMINA ce lo dice da mesi la maggioranza delle aziende italiane è ferma ai POC. E ci resta per una ragione precisa: il POC non richiede di ridistribuire niente. Nessuna approvazione muore, nessun confine si sposta, nessuno perde un veto. Per questo è comodo. E per questo non produce ROI.
È il pezzo su cui lavoriamo ogni giorno in FAIRFLAI: prima di costruire agenti, mappiamo come il lavoro viene fatto davvero sedendoci accanto alle persone, esattamente come i pod di Uber e poi negoziamo in modo esplicito chi ha l'autorità di cambiare cosa. La parte scomoda non è il prompt. È la conversazione in cui si decide quale approvazione si elimina e chi si assume la conseguenza se qualcosa va storto. Il costo va dichiarato, perché c'è. Fare pod veri costa più che comprare licenze: significa togliere per due settimane a una funzione la sua persona migliore, e serve uno sponsor disposto a farsi qualche nemico quando il workflow ridisegnato pesta i piedi a chi su quel workflow aveva costruito un pezzo di potere. Chi non è pronto a pagare questo prezzo farà un POC. Che è un modo elegante di non decidere.
E una domanda per chi legge: nella vostra azienda, chi ha oggi l'autorità di eliminare un'approvazione? Se la risposta è "nessuno, servirebbe una riunione", avete già la diagnosi. Parliamone.
Fonti
Davide Dattoli Zhang, post LinkedIn sulla strategia di AI transformation di Uber, 14 luglio 2026: https://lnkd.in/p/deidpawG
Praveen Neppalli Naga (CTO Uber), post originale su X/LinkedIn: https://x.com/praveenTweets/status/2074605343439810922
The State of AI, Uber's "Agentic Pods" Show What Happens When AI Moves Beyond Engineering, 7 luglio 2026: https://www.thestateofai.com/news/uber-unveils-agentic-pods-structure
Tekedia, Uber Deploys 'Agentic Pods' To Embed AI Engineers Across Business Units, 9 luglio 2026: https://www.tekedia.com/uber-deploys-agentic-pods-to-embed-ai-engineers-across-business-units-slashing-task-completion-times/
DesignRush News, Uber's 2026 AI Budget Ran Out After Claude Code Took Over, giugno 2026: https://news.designrush.com/uber-2026-ai-budget-claude-code-token-spend
