Según un informe de la consultora McKinsey publicado en abril, la computación cuántica ha «alcanzado un punto de inflexión comercial». Empresas de sectores como el clima, las ciencias de la vida, el transporte y la logística, o los servicios financieros ya utilizan esta tecnología emergente para optimizar procesos, probar escenarios y lanzar simulaciones.
Los inversores, además, han destinado 12.600 millones de dólares a startups cuánticas durante el año anterior, otra señal del interés comercial por esta tecnología. Para John Roese, director técnico mundial y director de inteligencia artificial en Dell Technologies, la cuestión ya no es si la cosa es posible, sino cuándo se volverá común. No se tratará de un momento de cambio repentino, sino de una progresión constante hacia sistemas tolerantes a fallos, es decir, capaces de corregir sus errores, y cada vez más explotables.
Infraestructuras que se están estableciendo
Los grandes fabricantes de servidores ya están preparando el terreno. Dell, Hewlett Packard Enterprise, Cisco e IBM instalan los componentes de infraestructura necesarios para centros de datos híbridos, que combinan computación cuántica y computación de alto rendimiento clásica. Cisco desarrolla una arquitectura de red dedicada a lo cuántico, mientras que Dell, HPE y otros trabajan con proveedores de tecnologías cuánticas. En Dell Technologies World 2026, la empresa Equal1 presentó su sistema RacQ.
HPE, por su parte, ha anunciado asociaciones con varios actores del ámbito cuántico, entre ellos IQM Quantum Computers, Quantinuum, QuEra y Rigetti, para integrar sus sistemas en los superordenadores Cray de la empresa.
Optimizaciones a gran escala
Según John Roese, los usuarios verán los primeros efectos a corto plazo. «Antes del final de esta década, es decir, hacia 2028 o 2029, probablemente tendremos suficientes qubits lógicos corregidos de errores para abordar el primer lote de problemas reales, que son esencialmente optimizaciones a nivel molecular», declaró. Un qubit, o bit cuántico, es la unidad básica de la información cuántica, y un qubit lógico agrupa varios qubits físicos para hacer más fiable el cálculo.
A principios de la década siguiente, los sistemas deberían permitir una segunda etapa, dedicada a optimizaciones a mayor escala, como las que deben coordinar las aerolíneas o las empresas financieras. «Toda la cadena de suministro mundial es fundamentalmente subóptima, porque no tenemos la potencia de cálculo para realizar cálculos de optimización a gran escala», afirmó. También menciona el número de qubits necesarios: un sistema de 1.000 qubits no bastaría para modelar todas las rutas de Estados Unidos, y podrían hacer falta «un millón, incluso varios millones».
Arquitecturas desarrolladas por Qarakal Quantum e Infleqtion tienen como objetivo reducir el número de qubits físicos necesarios para crear un qubit lógico, lo que permitiría limitar los costes de infraestructura y el consumo de energía.
En el ámbito molecular, el Sr. Roese cita el ejemplo de la corrosión. Recuerda que la orientación de los átomos determina las propiedades de los materiales, como en el acero inoxidable, y que un mejor control de estas estructuras podría permitir diseñar materiales más resistentes. «Las cifras que he visto indican que la corrosión le cuesta a la economía mundial un billón de dólares al año», añadió. Las baterías y el descubrimiento de fármacos también entran en este tipo de optimización.
Para la logística, D-Wave ofrece sistemas de recocido cuántico, especializados en optimización, y también trabaja en sistemas superconductores. El Sr. Roese describe el «problema de la puerta de embarque» de los aeropuertos: con 30 puertas, 300 vuelos y 100.000 pasajeros, encontrar la mejor combinación se vuelve muy difícil de calcular. También cita a FedEx, UPS y DHL, que utilizan fórmulas de optimización de rutas para limitar los giros a la izquierda de sus conductores.
Por último, el Sr. Roese anticipa que en 2030, el número de agentes de inteligencia artificial autónomos aumentará considerablemente. «¿Un billón o algo así?», se pregunta, destacando que una vez reunidos en sistemas, estos agentes se vuelven difíciles de entender, controlar y dirigir.
