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GitHub Copilot arrancó el mercado de coding con IA. Hoy, casi ningún developer serio lo toca.

Ni siquiera un vibe coder como yo: la mayoría vivimos en Claude Code, Cursor y Codex.

Estos jugadores están en guerra por quedarse con el agente de código, quizás el mercado de IA más grande que existe.

Luis Bitencourt dirige GitHub Copilot. Así que se lo pregunté sin rodeos: ¿está Copilot perdiendo la carrera?

Su respuesta:
Todos están peleando en dos capas: el harness y el modelo. Luis cree que ninguna de las dos se puede ganar.

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Sergio Rosengaus vendió KIO, el primer unicornio de 🇲🇽, por +$1,000M. Pudo retirarse.
Pero a sus 60 arrancó de cero para construir las fábricas de IA de LatAm.
Hoy es fundador de dos empresas: Bleeding Edge, que construye fábricas de IA
Y Macro One, que invierte en toda la cadena de suministro de IA en México.
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Hay o no burbuja de data centers de IA
Por qué tu gasto en tokens va a pesar tanto como tu nómina
Por qué rentar tu IA a un solo proveedor es pedirle permiso a alguien para pensar
Por qué México está en la mejor posición para hacer "nearshoring de inteligencia"

Rodrigo Schmidt creció en un pueblo pesquero al sur de Brasil. Sin dinero. Sin red de contactos.
Quince años después, lideraba la ingeniería detrás del feed de Instagram: la máquina de personalización que miles de millones de personas abren todos los días.
Su lectura sobre los agentes de IA es clara: están cometiendo el mismo error que Instagram casi comete. Optimizan para lo que quieres ahora, no para lo que realmente quieres.
Rodrigo dejó Meta para hacer algo al respecto. Cofundó Vetto para construir los datos de calidad investigación con los que se entrenan los modelos de frontera, apostando a que el próximo gran salto no vendrá de más señal, sino de mejor señal.

También en este episodio:
Por qué una ventana de contexto más grande puede empeorar silenciosamente a tu agente
Por qué olvidar no es un bug: es lo que hace que la memoria funcione
Por qué el feed inicial de Instagram casi cayó en la misma trampa
Sus aprendizajes en Facebook AI Research sobre cómo construir equipos de producto e investigación

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Hace un año entrevisté a Luis Héctor Chávez, el mexicano CTO de Replit.
Volvió esta semana y la empresa es irreconocible: $9,000M de valuación, 3x en seis meses, y +30 millones de personas creando software sin saber programar.
"Siento que he estado en cinco empresas distintas dentro de Replit", me dijo. En un solo año.
Casi todo lo que creíamos sobre cómo se construye software se está rompiendo. Si construyes con IA, tu trabajo ya no es escribir código. Es diseñar la fábrica que lo construye sola. En Replit, cada ingeniero es ya casi un mini-CTO.

También en este episodio:
Por qué el ingeniero que produce 100x no teclea más rápido: diseña el loop (y sin evals solo produce basura más rápido)
Qué significa de verdad tener "300 agentes corriendo": la nueva métrica de vanidad vs. la única que importa
Por qué cada ingeniero en Replit ya es casi un "mini CTO": construir la fábrica, no escribir el código
Por qué construir el "oráculo" que verifica a la IA es lo de mayor leverage que puedes hacer

🌶️ Silicon Salsa is back con Chris Van Der Henst!
Cada par de meses, nos juntamos a hablar de AI, tech y startups como si estuviéramos en un bar en SF…
Y esta vez con camisetas de 2 selecciones que no fueron al mundial! 😂
Hoy hablamos de cómo están cambiando las startups con AI.
Antes, hacer una startup tenía fricción real: armar equipo, levantar plata.
Hoy con $500 al mes en tokens y Claude Code tienes un negocio armado en un fin de semana.
La barrera para competir bajó. Lo interesante es lo que viene después.
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Por qué Christian dice que San Francisco es la Florencia de la IA
$500 a $1,000 en tokens: la nueva señal de quién está jugando en serio
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$500B entre Google, Anthropic, OpenAI y SpaceX: el nuevo boom de SF