La mayoría de las empresas están tan preparadas para la llegada de la computación cuántica como lo estaba Blockbuster para Netflix.
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La computación cuántica ha sido una de las bromas más recurrentes del sector tecnológico durante décadas: siempre revolucionaria, siempre a cinco años de distancia. Pero mientras los CEO se apresuran a etiquetar todo lo que venden como "impulsado por IA", los investigadores cuánticos continúan logrando avances que sugieren que el futuro, siempre distante, podría llegar durante un ciclo de noticias extremadamente inconveniente.
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Microsoft $MSFT anunció que creó un nuevo estado de la materia para alimentar computadoras cuánticas a principios de este año. En diciembre, Google $GOOGL construyó una máquina que resolvió en cinco minutos lo que tomaría a las supercomputadoras convencionales más tiempo que la edad del universo. IBM $IBM promete una computadora cuántica tolerante a fallos, que puede corregir sus propios errores y funcionar de manera confiable, para 2029, reduciendo la línea de tiempo perpetua de cinco años a cuatro.
Incluso los escépticos están cambiando su tono. El CEO de Nvidia $NVDA, Jensen Huang, quien previamente sugirió que las computadoras cuánticas estaban a 15 o 20 años de ser útiles, declaró en junio que "la computación cuántica está alcanzando un punto de inflexión" y dijo "estamos al alcance" de resolver problemas reales en los próximos años.
¿El problema? A diferencia de desplegar ChatGPT, la preparación cuántica requiere años de preparación que la mayoría de las empresas no han comenzado. Las computadoras cuánticas aprovechan el extraño comportamiento de las partículas subatómicas —que pueden existir en múltiples estados simultáneamente— para procesar información exponencialmente más rápido que las computadoras tradicionales para ciertos cálculos.
Las máquinas requieren enfriamiento extremo (cientos de grados bajo cero) y chips especializados que no se parecen en nada a los semiconductores convencionales. Quizás hay unas pocas miles de personas a nivel mundial que entienden tanto la mecánica cuántica como sus aplicaciones comerciales. La mayoría de las organizaciones están tan preparadas para la llegada de la cuántica como lo estaba Blockbuster para Netflix $NFLX.
Esta ceguera tiene consecuencias. Las empresas que comenzaron experimentos cuánticos hace años están construyendo silenciosamente conocimiento institucional mientras que los competidores se enfocan en otros lugares. Más de 1,100 patentes cuánticas se han presentado en los últimos cinco años, según el análisis de Deloitte. La firma consultora emitió recientemente investigación de planificación de escenarios advirtiendo que las pocas organizaciones que continúan invirtiendo en cuántica durante la fiebre de la IA pueden encontrarse con ventajas significativas cuando las aplicaciones comerciales lleguen repentinamente.
Quizás la mayor barrera para la preparación cuántica sea el capital humano. A diferencia de la IA, donde las empresas pueden reentrenar a los desarrolladores existentes o contratar de un grupo creciente de científicos de datos, la computación cuántica requiere conocimientos especializados de mecánica cuántica, matemáticas avanzadas y física que no se pueden aprender en un curso intensivo de fin de semana.
Las cifras son contundentes: los analistas estiman que se necesitarán 250,000 empleos en computación cuántica para 2030, pero las ofertas de empleo cuántico crecieron solo un 4.4% durante el último año y de hecho disminuyeron mes a mes, según el Informe de Monitoreo de la Fuerza Laboral de Tecnología Cuántica. Los pocos miles de expertos calificados están siendo captados por gigantes tecnológicos y startups bien financiadas, creando una guerra de ofertas que las empresas más pequeñas no pueden ganar.
Las universidades están luchando por ampliar los programas de educación cuántica lo suficientemente rápido. La Universidad de Chicago ofrece un curso cuántico de ocho semanas, pero está diseñado para personas con hasta 10 años de experiencia en física, ciencias de la computación o ingeniería, lo que difícilmente lo convierte en una solución de reciclaje masivo.
Mientras tanto, algunas empresas ya están extrayendo valor de los experimentos cuánticos. Moderna $MRNA está utilizando las computadoras cuánticas de IBM para explorar el diseño de medicamentos. Solo para la vacuna COVID de Moderna, había 10^623 opciones moleculares diferentes para probar, imposible para las computadoras clásicas. Comcast $CMCSA está explorando si el cuántico podría resolver la optimización del tráfico de Internet a través de sus millones de millas de fibra y cable. Las firmas de servicios financieros están probando algoritmos cuánticos para la optimización de carteras y el modelado de riesgos que podrían realizar miles de millones de simulaciones.
La tecnología también crea requisitos de preparación para empresas que tal vez nunca formen sus propios equipos cuánticos. Las mismas computadoras lo suficientemente poderosas como para optimizar el descubrimiento de medicamentos podrían romper la mayoría de las encriptaciones actuales, potencialmente exponiendo todo, desde transacciones con tarjetas de crédito hasta secretos de estado. Los expertos en seguridad advierten que los delincuentes pueden estar ya recopilando datos encriptados hoy para descifrarlos una vez que las computadoras cuánticas sean capaces, una "cosechar ahora, descifrar después" estrategia que hace urgente mejorar la ciberseguridad incluso antes de que lo cuántico sea comercialmente viable.
La ironía es palpable: justo cuando la computación cuántica se acerca a la viabilidad comercial, la atención corporativa nunca ha estado más enfocada en otra parte. La implementación de AI domina los presupuestos de TI, las reuniones de la junta y la planificación estratégica. Lo cuántico parece abstracto y distante en comparación con la presión inmediata de integrar AI en todas las operaciones empresariales.
Pero lo cuántico no es solo un mejor software. Es un cálculo fundamentalmente diferente, como la diferencia entre una bombilla y un láser, según Scott Buchholz, líder cuántico de Deloitte. Las aplicaciones, los requisitos de infraestructura y las implicaciones competitivas son diferentes a todo lo que las empresas han experimentado.
La ventana de preparación se está cerrando precisamente cuando las empresas están menos equipadas para darse cuenta.
