El CTO de Uber en StrictlyVC SF: la era de la IA ya no va de demos, va de operaciones

En 2026 ya nadie discute si la inteligencia artificial será transformadora. La pregunta incómoda es otra: ¿quién es capaz de meterla en sistemas reales, llenos de fricción, regulación y conflictos de interés? Por eso importa más de lo que parece que el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, se sume al cartel de StrictlyVC San Francisco.

Su presencia en el escenario es una pista clara: el centro de gravedad de la conversación sobre IA se está moviendo de los laboratorios y los VCs a los operadores que gestionan plataformas gigantes. En este artículo analizamos qué revela este movimiento, cómo encaja con otras tendencias recientes y qué lecciones deja para fundadores e inversores en España y América Latina.

La noticia en breve

Según informa TechCrunch, Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, se ha incorporado al listado de ponentes de StrictlyVC San Francisco, que se celebrará el 30 de abril de 2026 en el Sentro Filipino Cultural Center.

Naga participará en una conversación con la redactora jefa de TechCrunch, Connie Loizos, centrada en cómo operar sistemas a gran escala en la era de la IA. Lleva en Uber desde 2015 y ha trabajado en varias piezas críticas de la infraestructura de la compañía, entre ellas los sistemas que gestionan los ingresos de conductores y repartidores. Antes de llegar a Uber, tuvo un papel clave en el desarrollo de los primeros productos e infraestructura de LinkedIn.

El evento también contará, según TechCrunch, con Lior Susan (fundador y CEO de Eclipse), Amjad Masad (cofundador y CEO de Replit), Nicolas Sauvage (presidente de TDK Ventures) y Campbell Brown (fundadora de Forum AI). El objetivo declarado: condensar en una tarde visiones sobre IA, capital riesgo y creación de startups.

Por qué esto importa

A primera vista, es solo otra ampliación de programa. Pero el detalle relevante es quién se considera hoy voz autorizada en IA: no solo quienes entrenan modelos, sino quienes los usan para tomar decisiones que afectan a salarios, tiempos de espera, seguridad y reputación.

Uber es un buen barómetro por varias razones:

• Es un marketplace global que empareja en tiempo real a usuarios, conductores, restaurantes y repartidores.
• Opera en ciudades con regulaciones muy estrictas, tanto en EE. UU. como en Europa y América Latina.
• Su negocio está pegado a temas políticamente sensibles: condiciones laborales, tarifas dinámicas, fraudes, seguridad, soporte.

Si la IA quiere salir del PowerPoint, tiene que funcionar en este entorno. Naga representa al ejecutivo que no puede esconderse detrás del «es solo un experimento». Sus decisiones en infraestructura, costes, métricas de calidad y gobernanza se traducen directamente en ingresos, quejas y, a veces, en portadas de periódicos.

El ganador obvio es StrictlyVC, que refuerza su imagen de evento donde se cruzan operadores y VCs para hablar de IA sin demasiado teatro. Pero hay un impacto más sutil: la comunidad de startups está reencuadrando la narrativa, alejándose de discusiones vagas sobre «AGI» y acercándose a preguntas como:

• ¿Cómo reescribes sistemas legacy para que puedan consumir modelos?
• ¿Cómo justificas el coste de inferencia en un negocio de márgenes ajustados?
• ¿Qué haces cuando el regulador exige explicaciones que tu modelo no puede dar?

Para muchas startups de IA esto es un baño de realidad. Si grandes plataformas como Uber empiezan a construir sus propias capas de orquestación y tratan los modelos fundacionales como commodities, la capa intermedia genérica tendrá poco espacio. El valor se desplazará hacia soluciones muy pegadas al negocio o hacia herramientas que ayuden a gobernar y auditar esa IA interna.

El panorama más amplio

Si miramos el resto del programa, aparece una foto bastante nítida del momento que vive San Francisco:

• Lior Susan (Eclipse) habla de IA física: robots, hardware, industria.
• Amjad Masad (Replit) trae el futuro del desarrollo de software con IA, donde programar se parece más a orquestar agentes.
• Nicolas Sauvage (TDK Ventures) aporta la visión del capital corporativo estratégico.
• Campbell Brown (Forum AI) se centra en la lucha contra la desinformación amplificada por IA.

Naga encaja como la pieza que faltaba: el operador de una plataforma híbrida entre mundo físico y digital, donde cada optimización tiene impacto político y social.

No es la primera vez que vemos este giro. En la época dorada del cloud, las conferencias pasaron de discursos de proveedores a charlas de SREs y responsables de infraestructura de Google, Netflix o Amazon. Ellos convirtieron el «escala hasta el infinito» en una disciplina. Con IA está ocurriendo lo mismo: los grandes operadores – Uber, empresas de delivery, ecommerce, plataformas de viaje – se están convirtiendo en las nuevas escuelas de buenas y malas prácticas.

En términos competitivos, Uber envía otro mensaje: no es solo una app de transporte con unit economics complicados; quiere ser percibida como una empresa de sistemas y datos capaz de atraer talento de primer nivel, también en hubs como Madrid, Ciudad de México, Buenos Aires o São Paulo.

El ángulo europeo y latinoamericano

¿Por qué debería importarle esto a alguien en Madrid, Ciudad de México, Bogotá o Buenos Aires?

Porque los temas que probablemente salgan en el escenario – algoritmos de ingresos, asignación de viajes, puntuaciones de calidad, automatización del soporte – son justamente los que están bajo la lupa de los reguladores europeos y, cada vez más, latinoamericanos.

En la UE, el RGPD, la Ley de Servicios Digitales (DSA), la Ley de Mercados Digitales (DMA) y el futuro Reglamento de IA dibujan un entorno donde la opacidad algorítmica será difícil de defender. Y en América Latina ya hay debates activos sobre plataformas de reparto, economía gig y transparencia de algoritmos en países como México, Chile, Colombia o Argentina.

Uber ha tenido choques regulatorios en Europa y América Latina desde hace años. Si Naga explica cómo integran la IA en los sistemas de asignación y pagos, los fundadores locales podrán leer entre líneas: ¿qué parte de esa arquitectura es global y qué parte se adapta a regiones con sindicatos fuertes, leyes laborales estrictas y reguladores muy sensibles a la explotación?

Además, eventos como StrictlyVC influyen en lo que luego buscan los fondos estadounidenses cuando miran a España o LatAm. Si el mensaje dominante es «IA seria, pegada a operaciones complejas», proyectos de logística, movilidad, infraestructura energética o industria en Barcelona, Monterrey, Medellín o Santiago de Chile pueden verse reforzados frente a aplicaciones superficiales de IA.

Mirando hacia adelante

¿Qué podemos esperar que salga, directa o indirectamente, del escenario de StrictlyVC?

Algunas líneas posibles:

• De pilotos a plataforma interna: cómo pasa Uber de casos aislados (chatbots de soporte, detección de fraude, predicción de tiempos) a una capa común de datos, modelos y gobierno.
• Economía de la IA: cómo decide un negocio de bajo margen dónde tiene sentido pagar por modelos grandes y dónde basta con técnicas más simples.
• Empleo algorítmico: cómo se diseñan los sistemas de incentivos, penalizaciones y desconexión de conductores y repartidores – un tema altamente sensible ante regulaciones laborales más exigentes.
• IA y seguridad: hasta dónde se deja a la IA tomar decisiones en flujos críticos y cuándo es obligatorio que haya una persona responsable.

Para fundadores en España y América Latina, el mensaje estratégico es claro: o bien se especializan en verticales donde los incumbentes se mueven lentos (salud, agricultura, industria pesada, administración pública), o bien construyen herramientas que se integren en las plataformas internas de IA de estos grandes operadores, aportando observabilidad, cumplimiento normativo y control de riesgos.

Al mismo tiempo, será interesante ver cuánto espacio ocupan la ética y la regulación en la conversación. Cuanto más natural resulte para empresas como Uber hablar de governance de IA en público, menos creíble será que una startup de serie A diga que «ya pensaremos en compliance más adelante».

La conclusión

Un panel no cambia por sí solo el rumbo de la industria, pero la elección de quién sube al escenario es reveladora. Al colocar al CTO de Uber en el centro de un evento de IA y venture capital como StrictlyVC SF, el ecosistema de Silicon Valley está enviando un mensaje: la próxima fase de la IA pertenece a quienes saben operarla a gran escala bajo presión regulatoria.

Para los ecosistemas de habla hispana – tanto en Europa como en América Latina – el reto es doble: aprender de esa mentalidad operativa sin copiar ciegamente, y al mismo tiempo aprovechar la ventaja de jugar en mercados donde la regulación obliga a diseñar IA robusta, explicable y socialmente aceptable desde el principio.