Chema Alonso entrevista a Alejandro Acosta, el programador español del 1.000.000 de dólares: "Hay que dejar de concentrarse en la queja y empezar a tomar decisiones; crecer implica incomodidad"
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La experiencia de Alejandro Acosta demuestra que crecer profesionalmente no depende solo del talento, sino de aprender, tomar decisiones y mantener una mentalidad de mejora constante.
La inteligencia artificial está cambiando la forma en la que se programa, se trabaja y hasta se selecciona a los programadores. Saber escribir código continúa siendo importante, pero cada vez resulta más difícil separar el conocimiento de otras capacidades como tomar decisiones, adaptarse a nuevas herramientas o demostrar lo que uno sabe hacer.
El cambio también afecta a la manera en la que los desarrolladores construyen sus carreras. Las herramientas de IA pueden acelerar determinadas tareas, pero no eliminan la necesidad de comprender los sistemas que hay detrás ni de asumir responsabilidades cuando algo falla.
Sobre estas cuestiones gira la entrevista que Chema Alonso mantiene con Alejandro Acosta en Un informático en el lado del mal. El programador español, conocido por haber alcanzado una compensación anual de un millón de dólares durante su etapa en Microsoft, utiliza su propia experiencia para hablar de entrevistas, ingeniería, código abierto, automatización y crecimiento profesional.
Acosta comenzó su trayectoria con ingresos de unos 300 euros mensuales, trabajó con software libre en España y terminó trasladándose a Silicon Valley, donde pasó por más de 1.000 procesos de selección antes de incorporarse a empresas como Splunk, Adobe y Microsoft.
Pero la entrevista no pretende explicar únicamente cómo llegó a ese nivel salarial, sino que la cuestión de fondo es otra: qué necesita un profesional tecnológico para seguir avanzando cuando la industria cambia a tanta velocidad.
La IA no sustituye los fundamentos de un buen desarrollador
Uno de los principales asuntos de la conversación es el futuro de las entrevistas. Acosta considera que la inteligencia artificial puede ser una herramienta útil durante el trabajo, pero utilizarla para resolver por completo una prueba de programación no demuestra necesariamente que alguien tenga criterio de ingeniería.
Por eso concede importancia a los fundamentos y a la capacidad para enfrentarse a problemas nuevos. En una entrevista pueden cambiar las condiciones de un ejercicio, pedir al candidato que justifique sus decisiones o plantear cómo llevaría una solución a producción.
El live coding y el system design siguen teniendo sentido cuando sirven para comprobar cómo razona una persona, no simplemente cuánto código es capaz de generar. Y la misma lógica aparece cuando habla de sistemas en producción. Desde la perspectiva de SRE y ciberseguridad, parte de la premisa de que cualquier componente puede fallar.
La respuesta debe combinar prevención, observabilidad, detección, recuperación y aprendizaje. También menciona Chaos Engineering, una práctica que permite provocar fallos controlados para comprobar cómo responde una infraestructura.
Así que la IA puede ayudar a investigar incidentes y relacionar señales, pero Acosta pone límites a los sistemas capaces de actuar de manera autónoma. Los agentes deberían tener permisos restringidos, acciones reversibles, trazabilidad y supervisión humana. No todo lo que puede automatizarse debe quedar completamente en manos de un modelo.
La carrera profesional también exige aprender a tomar decisiones
La entrevista amplía esa reflexión hacia cuestiones que afectan directamente a la trayectoria de los desarrolladores. Acosta habla del código abierto, donde la posibilidad de auditar el código convive con riesgos derivados de dependencias vulnerables o proyectos mal mantenidos.
También aborda el Shadow IT y la necesidad de integrar la seguridad en los procesos de desarrollo, con controles sobre dependencias, secretos y permisos dentro del CI/CD.
Otro de los temas es la velocidad con la que trabajan las empresas tecnológicas. La filosofía de "moverse rápido y romper cosas" no puede aplicarse de la misma manera a todos los entornos, especialmente cuando existen datos sensibles o infraestructuras críticas. La velocidad, en su planteamiento, debe convivir con mecanismos que permitan reducir riesgos.
Pero el mensaje más personal aparece cuando compara la mentalidad profesional que percibe en España con la de Silicon Valley. Alejandro Acosta no plantea copiar el modelo estadounidense, sino adoptar una actitud más activa ante la propia carrera.
En lugar de quedarse en la queja, defiende tomar decisiones, buscar nuevos retos y aceptar que avanzar también significa enfrentarse a situaciones incómodas. Ese planteamiento ayuda a entender por qué el millón de dólares es solo una parte de su historia.
En una industria donde la IA puede escribir código cada vez mejor, la ventaja profesional no depende únicamente de programar, sino de saber pensar, aprender, adaptarse y decidir qué hacer con las oportunidades que aparecen.