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Durante años, los líderes empresariales y los consejos de administración han visto la computación cuántica (QC, por sus siglas en inglés) como una amenaza, y con razón: tiene el potencial de romper los sistemas de cifrado más robustos de la actualidad. Ese momento, conocido comúnmente como Q-Day, ocurrirá cuando las computadoras cuánticas logren factorizar números excepcionalmente grandes, socavando así las bases matemáticas de las que depende la criptografía de clave pública.
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Si bien los líderes empresariales tienen muy presente el Q-Day, ahora observan la QC desde una nueva perspectiva: menos como una amenaza y más como una oportunidad. Muchos están impulsando a sus empresas a experimentar desde ahora con ella para estar preparados para desplegarla a escala una vez que las computadoras cuánticas alcancen una adopción generalizada, lo que podría ocurrir dentro de los próximos cinco años.
Los beneficios potenciales para los primeros en adoptar esta tecnología son considerables. Investigaciones de McKinsey sugieren que la QC podría generar miles de millones de dólares en valor empresarial durante la próxima década, y eso solo para las industrias que analizamos y que tienen más probabilidades de beneficiarse (Gráfica 1). Los proveedores de computación cuántica han acelerado sus hojas de ruta de ingeniería y logrado avances algorítmicos que apuntan a que las aplicaciones escalables podrían llegar en cuestión de años.
A diferencia de las computadoras clásicas, que procesan la información de manera lineal, las computadoras cuánticas aprovechan los principios de la mecánica cuántica para explorar en paralelo muchas soluciones potenciales (vea el recuadro “Tres principios de la mecánica cuántica”). Aunque las computadoras cuánticas son extremadamente complejas, se diferencian de las clásicas en un aspecto fundamental. Las computadoras clásicas se basan en unidades de información llamadas bits, que pueden representarse con un cero o un uno. Las computadoras cuánticas, por otro lado, se basan en bits cuánticos o cúbits, que pueden representar cualquier combinación de cero, uno o ambos simultáneamente. Esta forma de procesamiento no lineal permite que las computadoras cuánticas resuelvan tareas complejas mucho más rápido que incluso las supercomputadoras más potentes de la actualidad.
La mayor fortaleza de la QC radica en su capacidad para resolver problemas que sobrepasan a las computadoras clásicas, como la simulación avanzada y el modelado probabilístico. Estas capacidades hacen que la QC resulte atractiva para aplicaciones como el descubrimiento de fármacos, la simulación de materiales, la optimización de cadenas de suministro y el modelado financiero, áreas en las que las primeras aplicaciones de QC están ganando tracción. De hecho, algunas organizaciones afirman que la QC supera ampliamente a la computación clásica (lo que se conoce como “supremacía cuántica”) y que la tecnología ha madurado hasta el punto de que las compañías ya están obteniendo un valor incremental de ella.
Sin embargo, la QC aún no alcanza una adopción generalizada debido a dos desafíos clave: los cúbits son frágiles y propensos a errores, y el hardware cuántico es costoso de construir y operar. Estas limitaciones significan que, para la mayoría de las empresas hoy en día, la QC es más adecuada para un número reducido de casos de uso de alto valor, en lugar de funcionar como un reemplazo de la computación clásica. No obstante, los avances en software están ayudando rápidamente a resolver estas limitaciones. Los algoritmos que mitigan y corrigen errores podrían permitir pronto que incluso computadoras cuánticas imperfectas generen resultados de alto impacto. Este salto algorítmico significa que el hardware cuántico en bruto podría volverse menos importante, haciendo que el uso de la QC a gran escala llegue antes de lo que sugieren las hojas de ruta de hardware.
Los CEO no necesitan comprender las complejidades de la computación cuántica para obtener valor de ella. Pero sí necesitan conocer lo suficiente sobre la tecnología para entender hacia dónde se dirige la QC y cómo podría afectar su P&L. También necesitan desarrollar una visión clara de los casos de uso relevantes para sus compañías y colaborar con los equipos tecnológicos para vincular los despliegues de QC con resultados empresariales medibles, como ahorros de costos o ganancias de productividad.
Durante los próximos diez años, esperamos que la QC evolucione en dos etapas. En la primera, se desarrollarán casos de uso limitados bajo un enfoque híbrido con la computación clásica. En la segunda, las llamadas computadoras cuánticas tolerantes a fallos podrían liberar nuevos casos de uso escalables capaces de generar un valor significativo. En este artículo, trazamos el posible desarrollo de la QC durante la próxima década y luego describimos las acciones clave que los líderes empresariales pueden emprender para capturar valor de esta tecnología.
Los primeros actores en moverse reconocen que la utilidad cuántica precederá a la perfección cuántica. Pioneros motivados en servicios financieros, telecomunicaciones, automotriz, farmacéutica, química y otras industrias están acelerando los proyectos piloto desde hoy. Los líderes empresariales que esperen a contar con una computadora cuántica tolerante a fallos “perfecta” antes de actuar podrían descubrir que se han quedado rezagados cuando finalmente surja una máquina de ese tipo. Sus competidores más ágiles habrán construido propiedad intelectual (PI) sobre las máquinas de QC actuales —a menudo en un entorno híbrido con computadoras clásicas—, lo que les dará una ventaja considerable para resolver algunos de los desafíos informáticos más complejos del futuro (vea el recuadro “Cuatro problemas que la computación cuántica puede resolver”).
La próxima década de la computación cuántica
Los próximos diez años traerán avances tecnológicos significativos que impulsarán el potencial de la computación cuántica. Los líderes empresariales que comprendan el panorama de la QC estarán mejor preparados que sus pares para alinear los objetivos corporativos con la evolución del sector.
El horizonte de dos a cinco años: Valor temprano a partir de sistemas híbridos
A corto plazo, los ejecutivos pueden buscar capturar valor mediante el despliegue de sistemas híbridos que combinen aplicaciones de QC con computación clásica de alto desempeño e inteligencia artificial (IA). Los casos de uso prácticos incluyen la simulación de moléculas y materiales complejos, que ya está ganando tracción en las industrias farmacéutica y química; la optimización de portafolios financieros; y el modelado de cadenas de suministro complejas o cargas de redes eléctricas, donde incluso pequeñas mejoras pueden generar un valor significativo. Estos pilotos de QC suelen implementarse junto con computadoras clásicas. En estos casos, las computadoras clásicas procesan cálculos de gran volumen, mientras que las máquinas de QC resuelven los cálculos más complejos. Incluso un enfoque híbrido promete incrementar drásticamente la velocidad de cómputo, lo que, según nuestro análisis, podría traducirse en miles de millones de dólares en valor para las grandes organizaciones.1 Las empresas de QC afirman que las computadoras cuánticas pueden superar a las computadoras clásicas; ahora deben demostrar que ese desempeño se puede traducir en valor empresarial medible.
El horizonte de cinco a diez años: Impacto a gran escala de la QC tolerante a fallos
Las recientes hojas de ruta de productos sugieren que un nuevo conjunto de avances tecnológicos probablemente permitirá la computación cuántica tolerante a fallos (fault-tolerant quantum computing, FTQC) para 2030. Este avance incluirá corrección automática de errores y cúbits estables. En combinación con algoritmos más avanzados, las máquinas FTQC permitirán aplicaciones como simulaciones a gran escala para modelado complejo en biología, clima y materiales; integración profunda de la QC en motores de optimización y riesgo críticos para la misión; e inteligencia artificial avanzada capaz de detectar patrones en datos de alta dimensionalidad para aplicaciones aún no descubiertas. La combinación de QC con IA será fundamental. Por ejemplo, el aprendizaje automático cuántico (quantum machine learning, QML) ya está acelerando algunos de los procesos matemáticos y de optimización más intensivos que hoy hacen que el entrenamiento de modelos de IA requiera tantos recursos, mientras que los circuitos cuánticos podrían permitir que modelos de IA más pequeños y de menor costo funcionen de manera mucho más eficiente. Estos avances tecnológicos apuntan a una próxima convergencia entre IA y QC y podrían constituir el avance decisivo que impulse la creación de valor a largo plazo de la QC que buscan los ejecutivos.
Las principales partes interesadas de la computación cuántica
Nuestro análisis identifica tres grupos principales de partes interesadas —usuarios, inversionistas y proveedores de tecnología— que estarán a la vanguardia de la transformación de la QC, pasando de ser una promesa teórica para convertirse en un elemento fundamental de la próxima era computacional.
Usuarios
Nuestra investigación muestra que cientos de organizaciones en todo el mundo ya están involucrándose con la QC. Sin embargo, la actividad entre sectores sigue siendo desigual. Observamos una “paradoja de urgencia” en la adopción de la computación cuántica. Aunque sectores como el farmacéutico y el químico cuentan con los conjuntos de problemas más prometedores que podrían resolverse mediante QC, otras industrias, como defensa, finanzas y telecomunicaciones, se están moviendo más rápido (Gráficas 2A y 2B). Estos sectores siguen operando desde una perspectiva de riesgo, donde el costo de quedarse atrás supera la incertidumbre de la tecnología. Aun así, los esfuerzos tempranos de hoy pueden orientar a los líderes que apenas comienzan a explorar cómo la QC podría afectar a sus negocios, mostrándoles qué es posible en el corto y mediano plazo.
Actualmente, los usuarios de QC incluyen predominantemente sectores que necesitan resolver problemas complejos y de alto valor, como el farmacéutico. Estas organizaciones están trabajando con compañías de QC para poner a prueba casos de uso específicos. Por ejemplo, Amgen se asoció con Quantinuum para estudiar la unión de péptidos, y Biogen ha trabajado con 1QBit para acelerar las comparaciones de moléculas relacionadas con trastornos neurológicos como las enfermedades de Alzheimer y de Parkinson.2
Las instituciones financieras están utilizando la QC para mejorar la optimización de portafolios y la evaluación de riesgos. Por ejemplo, varias instituciones financieras, entre ellas BBVA y Crédit Agricole CIB, se han asociado con Multiverse Computing para mejorar la asignación de capital mediante la combinación de redes tensoriales (una herramienta matemática para manipular sistemas multivariables altamente complejos) con métodos cuánticos.3 HSBC se ha asociado con IBM para demostrar la primera plataforma conocida de negociación algorítmica habilitada por computación cuántica.4
Mientras tanto, las compañías químicas están utilizando la QC para realizar simulaciones moleculares capaces de modelar moléculas y reacciones complejas con mayor precisión, acelerando el diseño de nuevos materiales y catalizadores de alto desempeño. Por ejemplo, bp está colaborando con ORCA Computing para aplicar el aprendizaje automático híbrido cuántico-clásico al modelado generativo de conformaciones moleculares.5
Para algunos sectores, como manufactura, servicios públicos y seguros, la QC puede parecer una tecnología distante con pocas aplicaciones inmediatas relevantes para sus operaciones principales. Sin embargo, ignorar por completo la necesidad de involucrarse con la QC hoy podría ser un error. Esto se debe a que, incluso si una empresa no despliega QC directamente, probablemente seguirá viéndose afectada por ella, especialmente en materia de ciberseguridad. (El inminente Q-Day, cuando la QC rompa los sistemas de cifrado actuales, obligará a las compañías a migrar rápidamente hacia nuevas formas de seguridad).
Inversionistas
La QC es un sector intensivo en capital que requerirá miles de millones de dólares en inversión para escalar. La QC necesita salas limpias, manufactura avanzada y software complejo. Los inversionistas abarcan firmas de capital de riesgo y capital privado, corporaciones y gobiernos, todos esenciales para el desarrollo del sector. Tanto los inversionistas públicos como privados deberán acelerar su actividad para llevar la QC hacia una adopción generalizada.
La inversión global en computación cuántica es muy desigual. Europa y partes de Asia destacan por el financiamiento público, mientras que Estados Unidos, y cada vez más China y Reino Unido, están atrayendo una proporción desmedida del capital privado necesario para el escalamiento en etapas avanzadas. Nuestro análisis muestra que, hasta 2024, las empresas de QC en Estados Unidos habían captado el 57 por ciento de la inversión privada mundial en este campo, mientras que las de la Unión Europea habían atraído apenas el 10 por ciento. Esta disparidad no refleja el fuerte apoyo público y la amplia reserva de talento de científicos cuánticos en Europa.
Los líderes empresariales deben estar al tanto de las tendencias de inversión para planear estratégicamente los futuros despliegues y alianzas de QC de sus organizaciones. Crear una estrategia cuántica sólida implica pensar globalmente. Por ejemplo, los líderes podrían recurrir al ecosistema estadounidense para establecer alianzas comerciales y a los centros europeos de innovación para reclutar talento escaso.
Proveedores de tecnología
Los proveedores tecnológicos fabrican componentes, hardware y software de QC. Abarcan desde start-ups surgidas de institutos de investigación académica hasta unicornios privados como PsiQuantum y grandes proveedores tecnológicos como Google e IBM.
Dos sectores clave son las ventas de máquinas de QC instaladas localmente —principalmente a gobiernos y organizaciones de investigación— y las plataformas de computación cuántica como servicio (QaaS, por sus siglas en inglés), que permiten a los clientes acceder a aplicaciones de QC mediante suscripciones en la nube y esquemas de pago por uso. Entre los proveedores de máquinas instaladas localmente, cuyo costo puede ir de millones a decenas de millones de dólares, se encuentran IBM, IonQ, IQM Quantum Computers y Quantinuum. Algunos de los principales proveedores actuales de QaaS son Amazon Braket, IBM Quantum y Microsoft Azure Quantum. Estas compañías revenden capacidad de proveedores tecnológicos como IonQ, Quantinuum y Rigetti, los cuales también venden su capacidad de QC directamente a los usuarios.
Además de estas plataformas QaaS, los proveedores de software están desarrollando aplicaciones verticales que combinan experiencia sectorial con algoritmos cuánticos en áreas como modelado molecular para el descubrimiento de fármacos o análisis de riesgo para los servicios financieros. Prevemos que algunas de estas aplicaciones verticales de QaaS evolucionarán hacia modelos de comercialización basados en resultados, en los que los clientes paguen por resultados tangibles generados mediante QC. Este modelo de comercialización centrado en el cliente podría prevalecer especialmente en el sector farmacéutico, donde las empresas ya pagan por cada candidato viable a fármaco descubierto mediante IA. Complementando las ofertas de QaaS estarán las soluciones integrales, que combinan venta de hardware, licenciamiento de software y servicios de consultoría, en las que los proveedores tecnológicos de QC cocrean soluciones personalizadas para cada cliente.
En lugar de apostar a que surgirá un único proveedor líder de tecnología de QC, los ejecutivos pueden adoptar un enfoque de múltiples abastecedores, seleccionando proveedores específicos para resolver casos de uso empresariales concretos.
Tres pasos para alcanzar el éxito en la computación cuántica
Muchas compañías querrán prepararse para la maduración de la computación cuántica, dado su potencial para generar valor. Para las empresas con visión de futuro, esa preparación puede comenzar desde ahora. Nuestra investigación muestra que una estrategia sólida de QC equilibra la prudencia y la toma de riesgos a través de tres pasos cruciales.
Primer paso: Mapear la exposición y las oportunidades
Implementar correctamente la QC requiere tanto defensa como ataque. Los líderes empresariales pueden diseñar una estrategia defensiva examinando cómo los datos sensibles y la infraestructura crítica de sus compañías podrían representar riesgos de seguridad relacionados con la computación cuántica, especialmente cuando llegue el Q-Day. Esto requiere inventariar qué datos y productos deben permanecer seguros y luego migrar esos activos hacia criptografía resistente a la computación cuántica y esquemas híbridos de cifrado. En paralelo, los líderes deberían incorporar el riesgo cuántico en las estrategias de proveedores mediante la actualización de los estándares de adquisición y asegurándose de que sus proveedores puedan adoptar rápidamente estándares de criptografía poscuántica conforme estén disponibles.
Simultáneamente, los líderes empresariales pueden delinear una estrategia ofensiva al vincular los problemas específicos de negocio de sus empresas con posibles soluciones cuánticas. Pueden comenzar identificando algunos casos de uso de alto valor donde las limitaciones de desempeño de la computación clásica estén frenando la innovación. Estos son los casos de uso en los que incluso una ventaja cuántica incremental podría generar una diferenciación significativa, como el desarrollo de carteras de investigación y desarrollo (I+D) o la realización de optimización combinatoria para planeación, enrutamiento o asignación de activos. Una vez identificados estos casos de uso, las compañías pueden invertir en alianzas con empresas de QC, programas piloto y desarrollo de talento. En particular, pueden explorar si las soluciones de software de empresas como Classiq, Horizon Quantum Computing, Kipu Quantum, Q-CTRL y Strangeworks podrían resolver sus casos de uso, o si desean involucrarse directamente en el trabajo profundo de desarrollar software de QC por sí mismas.
Más allá de estas estrategias defensivas y ofensivas, los líderes pueden comparar su nivel de preparación en QC con el de sus pares de la industria, muchos de los cuales ya están consolidando alianzas tempranas con proveedores de tecnología. Mapear la exposición de esta manera puede ayudar a las organizaciones a cuantificar tanto el riesgo de disrupción como el potencial de creación de valor derivado de la QC.
Segundo paso: Asegurar opciones en tecnología y talento
Las empresas que triunfarán mañana con la QC están construyendo hoy la infraestructura tecnológica necesaria. Para hacerlo correctamente, los CEO y sus equipos de tecnología pueden establecer relaciones estratégicas con proveedores de hardware cuántico o de servicios en la nube, idealmente abarcando distintos modelos de implementación, desde infraestructura local hasta nube e híbridos. También pueden comenzar a adaptar sus propias arquitecturas tecnológicas de forma gradual. Esto podría incluir modernizar flujos de datos, modularizar flujos de trabajo computacionales y garantizar que sus entornos de computación de alto rendimiento e IA puedan interoperar con los entornos de ejecución cuántica emergentes. Por supuesto, las compañías deben tener cuidado de no modificar sus ecosistemas tecnológicos existentes de manera demasiado rápida o drástica. En su lugar, pueden construir una base flexible que permita integrar las capacidades de QC a medida que estas maduren, dado que el mercado aún está en sus inicios y la trayectoria sigue siendo incierta.
Los CEO con visión de futuro ya están asegurando el talento que necesitarán para adoptar QC en los próximos tres a cinco años. La demanda es alta y el grupo de talento disponible es reducido, por lo que actuar con rapidez será fundamental. Contratar expertos en QC provenientes de laboratorios de investigación y universidades es una vía comprobada. Los CEO también pueden crear un pequeño equipo interno de “traducción” de entre dos y cinco personas que supervise la transición gradual de la empresa de la computación clásica hacia la QC. Este equipo debería estar estrechamente vinculado con las unidades de IA y encargado de evaluar casos de uso de QC, coordinar proyectos piloto y conectar a expertos de negocio, datos y computación cuántica.
Tercer paso: Ejecutar experimentos específicos durante el período de preparación
Dominar cualquier disciplina requiere práctica, y la QC no es la excepción. Esto significa que los líderes empresariales y tecnológicos pueden diseñar desde ahora algunos pilotos de QC de alto valor en áreas como simulación molecular, optimización de portafolios o logística, utilizando las ofertas más recientes de QC o plataformas híbridas de computación cuántica-clásica. Desarrollar los primeros algoritmos de QC en máquinas de pequeña escala puede ayudar a garantizar que una empresa posea la propiedad intelectual de este software cuando entren en funcionamiento máquinas más potentes.
Las compañías también pueden preparar hoy sus datos para un futuro cuántico. Los algoritmos cuánticos requieren que los datos estén estructurados de forma diferente a los modelos clásicos de IA, por lo que limpiar y reestructurar la arquitectura de los datos empresariales desde ahora es un requisito previo para la velocidad futura. Además, los equipos técnicos pueden integrar consideraciones de QC en sus hojas de ruta más amplias de IA y nube.
Independientemente de los pilotos que desplieguen sus empresas, los CEO deberían medir no solo el retorno de la inversión, sino también la propiedad intelectual creada, el talento desarrollado y las relaciones construidas dentro del ecosistema. Este enfoque puede maximizar el aprendizaje y asegurar el valor a largo plazo.
La computación cuántica está pasando de ser una teoría científica a una realidad estratégica. Aún quedan muchos obstáculos técnicos, pero la combinación de avances en hardware, progresos más rápidos en los algoritmos de software y aceleración de la inversión muestra que la QC pronto alcanzará una adopción generalizada. Es evidente que la mayoría de los líderes empresariales ya no pueden tratar la QC como una curiosidad lejana.
Los líderes que actúen ahora para comprender dónde la computación cuántica se cruza con sus desafíos principales, asegurar opciones en talento y tecnología, y ejecutar pilotos específicos tendrán una ventaja crucial. Podrán defenderse ante la próxima transición en seguridad y capitalizar las oportunidades de la QC de forma proactiva. Durante la próxima década, sus empresas podrían estar posicionadas para capturar una gran parte del valor económico que la QC podría generar.