Llevamos años en la encrucijada entre la tecnología cuántica, que abarca áreas de computación, comunicación, sensores y criptografía, y la inteligencia artificial (IA), que se encuentra en el siguiente escalón con la IA generativa y que ofrece avances en machine learning (ML), asistentes personales, generación de contenidos, atención al cliente… Si fusionamos las capacidades de ambas, se crea la IA cuántica, que hace referencia al uso de ordenadores cuánticos para los procesos algorítmicos del aprendizaje automático.
Las previsiones indican que en 2025 se dotarán fondos públicos para desarrollar soluciones de IA cuántica, para gestionar los retos sociales a través de fondos de capital privado europeos que estarían dispuestos a explorar esta nueva combinación tecnológica. Adicionalmente, se estima que en 2030 se implementará la ingeniería cuántica como una nueva disciplina, incluyéndola en los sistemas de enseñanza internacionales.
En 2033, el objetivo será introducir la estrategia de formación cuántica en las organizaciones a largo plazo, a través de la creación de ecosistemas verticales de computación cuántica e IA para abordar soluciones 100% personalizadas en sectores como finanzas, industria o salud. Si nos centramos en la IA cuántica en el sector financiero, las instituciones se podrán beneficiar a través del procesamiento de grandes cantidades de datos más rápidamente, permitiendo la toma de decisiones de inversión más acertadas y eficientes que las actuales con la IA.
Esta tecnología ayudará a la optimización de la gestión de carteras, mejorando la precisión de los modelos de riesgo, el procesamiento veloz de elevados volúmenes de datos financieros y la reducción del riesgo. Podrá identificar patrones de negociación y el análisis de tendencias del mercado con mayor rapidez y precisión, creando operaciones más exitosas y con mayores rendimientos para los inversores. A medida que la IA cuántica sea más accesible y asequible, se generalizará su adopción y su impacto en los mercados financieros.
"Uno de los mayores retos que tendrá la IA cuántica será encontrar expertos en mecánica cuántica, análisis de datos y matemáticas que puedan entrenar el algoritmo"
Debemos tener en cuenta que uno de los mayores retos que tendrá la IA cuántica será encontrar expertos en mecánica cuántica, análisis de datos y matemáticas que puedan entrenar el algoritmo. Las ventajas más significativas de la IA cuántica son la velocidad y la eficacia en el tratamiento de grandes volúmenes de datos; la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático más rápidos y con mejor capacidad de procesamiento; la eficiencia energética respecto a las computadoras clásicas; la implantación de nuevas mecánicas para desbloquear patrones y problemas complejos y la aplicación de mejoras operativas.
En este contexto, las organizaciones se enfrentan a ciertos obstáculos que deben tener cuenta. El primero es el desarrollo de una infraestructura cuántica, que se encuentra en una fase inicial de desarrollo, se deberá encontrar la estabilización de qubits (unidades básicas de información) y la escalabilidad de los sistemas cuánticos.
Además, para integrar esta variante de la IA, se deberán desarrollar algoritmos que puedan aprovechar la totalidad de las capacidades de la computación cuántica. Esta tecnología plantea preguntas éticas en términos de privacidad y de seguridad de los datos, como es el caso del uso de propiedades de la mecánica cuántica para la creación de códigos indescifrables que garanticen la confidencialidad de los datos, ayudando a detectar y detener amenazas antes de que se conviertan en un problema. Y también abre una brecha de habilidades, ya que es necesaria la formación específica de científicos e ingenieros para avanzar en su desarrollo e implementación.
En resumen, las posibilidades de la IA cuántica son infinitas, debemos hacerla evolucionar con un sentido práctico y siempre bajo una regulación. Esto ayudará a que, en el futuro, el diseño de algoritmos de aprendizaje de IA basados en lo cuántico pueda resolver problemas sencillos en milisegundos y a acelerar áreas como el entrenamiento de IA, el reconocimiento de patrones y el análisis de fraude, entre otros.
