Google rompe Moore’s Law + Xbox despidos con ChatGPT + Guía definitiva Coding Agents de Devin

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Hoy traemos noticias que rompen paradigmas: el fin de la ley de Moore para IA con costos duplicándose por primera vez, una guía completa para trabajar con agentes de código que multiplica tu productividad, y la controversia del ejecutivo de Xbox sugiriendo IA para despedidos. Todo esto mientras Meta lanza chatbots proactivos y la UE mantiene su calendario de regulación.

• 💸 El fin de Moore’s Law para IA: Google duplica precios de Gemini Flash, rompiendo tendencia histórica
• 🤖 Coding Agents 101: Guía definitiva para multiplicar tu productividad con agentes autónomos
• 🎮 Xbox + despidos + IA: Ejecutivo sugiere ChatGPT para manejar emociones post-layoff
• 🛠️ 2 Power Tools: TreeQuest de Sakana AI y Cursor AI Code Editor
• 📡 6 Radar Updates: Meta chatbots proactivos, Ilya CEO de SSI, EU mantiene regulación y más

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Google ha duplicado los precios de entrada de Gemini 2.5 Flash (de $0.15 a $0.30 por millón de tokens) y cuadruplicado los de salida (de $0.60 a $2.50). Es la primera vez que un proveedor mayor aumenta precios de un modelo establecido, rompiendo la tendencia histórica de costos decrecientes. Simultáneamente lanzaron ‘Flash Lite’, un modelo menos capaz a menor precio, segmentando el mercado.

• Cambio sin precedentes: Primera vez que un proveedor mayor aumenta precios de un modelo existente
• Costos reales expuestos: El precio lineal por token oculta costos cuadráticos por longitud de secuencia
• Workload shape crítico: Tareas con mucho input (resúmenes) son más costosas que lo anticipado
• Hardware es el límite: No hay más ganancias fáciles con actualizaciones de software
• Segmentación de mercado: Flash Lite para tareas simples, Flash para capacidades completas

Este cambio marca el fin de una era donde podíamos asumir que los costos de IA bajarían exponencialmente año tras año. Para emprendedores, significa que ya no pueden construir productos esperando que lo que es caro hoy será barato mañana. Los costos de IA han alcanzado un piso económico dictado por física y hardware. Quien entienda esto primero y adapte su arquitectura tendrá ventaja competitiva masiva.

1. Revisar arquitectura de costos: Auditar uso de APIs y calcular impacto real con nuevos precios
2. Considerar batch processing: Puede ahorrar 50-90% vs APIs en tiempo real para tareas no críticas
3. Explorar modelos open source: Qwen3, Llama 3.3 ofrecen performance similar a fracción del costo
4. Optimizar workload shape: Minimizar tokens de entrada para tareas de resumen/clasificación

Los proveedores de IA están transitando de subsidiar compute a cobrar costos reales. Espera ver más ajustes de precios, estructuras tarifarias complejas por tipo de tarea, y un boom en soluciones de optimización de costos. El futuro no es IA más barata, sino arquitecturas más inteligentes. Batch processing y modelos open source serán críticos para mantener márgenes.

El equipo de Cognition (creadores de Devin) publicó una guía exhaustiva sobre cómo trabajar efectivamente con agentes de código autónomos. Basada en experiencia real con clientes que alcanzaron $36M ARR, la guía cubre desde prompting básico hasta automatización de workflows completos. Los ingenieros senior-to-staff son quienes más rápido adoptan estas herramientas.

• Prompting defensivo clave: Tratar al agente como junior developer, especificar el ‘cómo’ no solo el ‘qué’
• Automatizar primeros borradores: Ahorro de 80% del tiempo en tareas de 1-6 horas
• Checkpoints obligatorios: Plan → Implementar → Test → Fix → Review → Siguiente chunk
• CLI tools y MCPs personalizados: Crear herramientas específicas multiplica efectividad
• Cut losses early: Si el agente ignora instrucciones o da vueltas, empezar de nuevo

Esta guía transforma a cada ingeniero en un ‘engineering manager’ capaz de supervisar múltiples tareas en paralelo. Para emprendedores técnicos, significa poder abordar proyectos 10x más ambiciosos con el mismo equipo. La clave no es reemplazar ingenieros, sino amplificar su impacto. Quien domine estas técnicas primero tendrá una ventaja competitiva brutal en velocidad de desarrollo.

1. Implementar ‘quick wins’: Empezar con code reviews automáticos y generación de tests
2. Crear playbooks reutilizables: Documentar prompts exitosos para tareas repetitivas
3. Setup CI/CD para agentes: Dar acceso a tests, linters y feedback loops automáticos
4. Experimentar con múltiples agentes: Usar 3-4 en paralelo para diferentes partes del sistema

El futuro es ‘one engineer, many agents’. Los mejores ingenieros serán aquellos que sepan orquestar equipos de agentes, no solo escribir código. Veremos surgir nuevos roles como ‘AI Engineering Manager’ y herramientas especializadas en coordinación multi-agente. El código manual será para casos edge y validación final. La productividad 10x será la nueva normalidad.

Matt Turnbull, ejecutivo de Xbox Game Studios, sugirió en LinkedIn que los 9,100 empleados despedidos por Microsoft esta semana usen ChatGPT y Copilot para manejar su ‘carga emocional y cognitiva’. El post, ahora eliminado, incluía prompts específicos como ‘Estoy luchando con síndrome del impostor después de ser despedido’. La comunidad creativa explotó en críticas.

• Timing desastroso: Microsoft despide 9,100 empleados mientras invierte $80B en infraestructura IA
• Prompts sugeridos: Desde crear CVs hasta ‘reframe this experience’ para superar el trauma
• Post eliminado: Después de reacciones virales negativas en todas las redes sociales
• Contexto irónico: Gaming studios especialmente afectados por despidos y cancelaciones
• IA vista como amenaza: Creativos ven la IA generativa como parte del problema, no solución

Este incidente expone la desconexión brutal entre ejecutivos tech y empleados afectados por la ‘revolución IA’. Para emprendedores, es una lección sobre comunicación corporativa: la empatía no se puede automatizar. También revela cómo la IA es percibida como amenaza, no herramienta, por muchos creativos. El manejo de crisis y cultura empresarial importa más que nunca en la era de IA.

1. Revisar comunicación interna: Asegurar que mensajes sobre IA sean empáticos y contextuales
2. Separar automatización de humanidad: IA para tareas, humanos para empatía y liderazgo
3. Preparar narrativa positiva: Cómo tu empresa usa IA para empoderar, no reemplazar
4. Invertir en re-skilling: Programas concretos para que empleados adopten IA, no la teman

La tensión entre ‘IA como herramienta’ vs ‘IA como amenaza’ definirá los próximos años. Las empresas que logren posicionar la IA como amplificador de talento humano, no reemplazo, ganarán la guerra por talento. Espera ver más backlash contra sugerencias tone-deaf de usar IA en contextos emocionales. La inteligencia emocional humana será el diferenciador clave.

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