Si bien existen ordenadores cuánticos en el laboratorio, los ordenadores cuánticos de uso general aún no están disponibles para uso comercial. ¿Cómo pueden responder las empresas a las posibles disrupciones de esta tecnología antes de que llegue realmente al mercado principal? Una empresa que ha estado invirtiendo sustancialmente en la computación cuántica es Infosys, por lo que los autores contactaron con varios investigadores y líderes empresariales de la empresa para obtener más información sobre su trabajo. Descubrieron que Infosys ha adoptado un enfoque híbrido, que combina elementos de la computación clásica y cuántica para construir un puente entre la realidad actual y las tecnologías disruptivas del mañana. Esto ha ayudado a la empresa a avanzar en el aprovechamiento de la tecnología cuántica en una variedad de aplicaciones, incluidos los problemas de optimización, el aprendizaje automático y la ciberseguridad. Si bien aún queda un largo camino por recorrer en lo que respecta al desarrollo y la aplicación de la tecnología cuántica, un enfoque híbrido permite a las empresas atender a los clientes hoy en día y, al mismo tiempo, tener una ventaja sobre el futuro, incluso si parte de la tecnología implicada sigue poniéndose al día.

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Los científicos llevan décadas teorizando sobre el potencial de la computación cuántica, es decir, un nuevo enfoque de la computación que utiliza probabilidades, en lugar de señales binarias, para hacer cálculos. Sin embargo, en los últimos años, la inversión del sector público y privado en el desarrollo de ordenadores cuánticos ha crecido significativamente, conun informe proyectando inversiones de más de 800 millones de dólares solo en 2021. La tecnología cuántica podría revolucionarlo todo, desde la secuenciación genómica hasta la optimización de las rutas de transporte, desde el descifrado de códigos hasta el desarrollo de nuevos materiales. Pero si bien existen ordenadores cuánticos en el laboratorio, los ordenadores cuánticos de uso general aún no están disponibles para uso comercial. ¿Cómo pueden responder las empresas a las posibles disrupciones de esta tecnología antes de que llegue realmente al mercado principal? Para explorar esta cuestión, es útil consultar ejemplos históricos de las principales transiciones tecnológicas, como el cambio de la fotografía analógica a la digital o de los motores de combustión interna a los eléctricos. En muchos de estos casos, las empresas utilizaron un enfoque híbrido para integrar las nuevas tecnologías: en lugar de intentar cambiar a la nueva tecnología de una vez, desarrollaron productos que combinaban elementos de tecnologías antiguas y nuevas. Por ejemplo, el Prius híbrido eléctrico permitió a Toyota aprender sobre la fabricación de coches eléctricos y, al mismo tiempo, aprovechar su base de experiencia con los motores de gasolina tradicionales. Tras lanzar este modelo híbrido inicial, Toyota siguió adelante con los coches híbridos enchufables y los coches eléctricos con pila de combustible, lo que allanó el camino para su eventual lanzamiento de coches totalmente eléctricos varios años después. Entonces, ¿qué aspecto podría tener un enfoque híbrido similar para la computación cuántica? Una organización que ha estado invirtiendo sustancialmente en la computación cuántica es Infosys, por lo que contactamos con varios investigadores y líderes empresariales de la empresa para obtener más información sobre su trabajo. Mediante una serie de entrevistas exhaustivas, descubrimos que Infosys ha estado experimentando con dos enfoques híbridos para empezar a comercializar las innovaciones existentes y construir un puente hacia el futuro de la computación cuántica: – Algoritmos de inspiración cuántica: algoritmos que se ejecutan en los ordenadores clásicos, pero cuya lógica se basa en emular varios fenómenos cuánticos (a diferencia del enfoque binario y determinista de la informática tradicional) – Modelos híbridos: modelos que permiten a los ordenadores clásicos trabajar junto con los ordenadores cuánticos Infosys ha estado aprovechando estos enfoques en muchos campos diferentes, tanto de forma independiente como en asociación con empresas emergentes. A continuación, describimos tres aplicaciones clave de la computación cuántica en las que Infosys ha empezado a invertir: los problemas de optimización, en los que la empresa ha estado explorando el potencial de los algoritmos de inspiración cuántica, y las soluciones de aprendizaje automático y ciberseguridad, en las que Infosys ha empezado a aprovechar los modelos híbridos. ## Problemas de optimización Si bien los algoritmos clásicos son eficaces en muchos dominios, pueden resultar prohibitivamente lentos y caros a la hora de resolver ciertos tipos de problemas de optimización. Por ejemplo, en finanzas, es difícil utilizar los ordenadores tradicionales para optimizar las carteras, ya que esto requiere un análisis rápido y en tiempo real de los valores de riesgo que fluctúan constantemente asociados a la inversión en cada acción individual. Para hacer frente a este desafío, Infosys desarrolló algoritmos de inspiración cuántica para optimizar la selección y la asignación de los activos. Esto permitió a la empresa crear una cartera diversificada que maximizaba la rentabilidad y minimizaba los riesgos de más de 100 acciones en solo un minuto y, en última instancia, logró una mejora del 21% en la rentabilidad en comparación con las estrategias de asignación de activos convencionales (es decir, no de inspiración cuántica). Otro área en la que los ordenadores tradicionales pueden tener dificultades para optimizar de forma precisa y rentable es la cadena de suministro. Para explorar el potencial de la computación cuántica en este ámbito, Infosys se asoció con QpiAI, una empresa emergente que desarrolla soluciones de inspiración cuántica para la optimización de la cadena de suministro. Si bien estos proyectos aún están en desarrollo, el equipo ya ha demostrado que sus algoritmos permiten reducir los costes del 60% en la optimización de las rutas de los vehículos. ## Aprendizaje automático Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de una potencia de cálculo muy intensiva (y cara) para extraer lo aprendido de grandes conjuntos de datos. Especialmente cuando se trata de analizar conjuntos de datos que están muy desequilibrados (es decir, cuando los casos que le importa identificar son extremadamente raros), la computación cuántica podría reducir drásticamente los costes y mejorar la eficacia de estos modelos. En la detección de fraudes financieros, por ejemplo, el número de transacciones fraudulentas es reducido en comparación con el número de transacciones normales. Esto dificulta el desarrollo de algoritmos clásicos de aprendizaje automático que puedan identificar el fraude con la suficiente rapidez y precisión. Pero Infosys adoptó un enfoque híbrido, creando unalgoritmo de redes neuronales híbridas en el que la mayoría de las capas de red utilizaban la computación clásica, mientras que algunas capas incorporaban la entrada de un ordenador cuántico. Con este sistema, Infosys pudo lograr una mejora del 1,66% en la precisión de su herramienta de detección de fraudes, una diferencia que puede parecer pequeña, pero que tiene el potencial de traducirse en ahorros significativos dada la enorme escala del sistema financiero mundial. ## Ciberseguridad Los protocolos de ciberseguridad actuales suelen utilizar números pseudoaleatorios para cifrar información confidencial, como contraseñas, datos personales o incluso cadenas de bloques. El problema es que los ordenadores cuánticos pueden descifrar fácilmente los métodos que utilizan los ordenadores tradicionales para generar números aleatorios, lo que podría representar una enorme amenaza para cualquier organización que utilice estas herramientas de cifrado estándar. Sin embargo, además de esta nueva amenaza, la tecnología cuántica también ofrece nuevas posibilidades: los sistemas cuánticos pueden producir un flujo grande y confiable de»verdadero aleatorio» números que no se pueden descifrar ni con los sistemas clásico ni cuántico. Infosys se asoció con una empresa de ciberseguridad cuánticaLaboratorios Quintessence para desarrollar una solución híbrida que primero genere claves aleatorias verdaderas con ungenerador cuántico de números aleatorios y, a continuación, canaliza esas claves hacia los algoritmos criptográficos y sistemas de cifrado clásicos. Este enfoque permite generar números realmente aleatorios e impredecibles para utilizarlos en una amplia variedad de aplicaciones comerciales existentes, lo que permite un nuevo nivel de ciberseguridad para cualquier organización que trabaje con grandes cantidades de datos confidenciales. .  .  . Estas aplicaciones pueden sonar a ciencia ficción, pero son muy reales. Si bien los ordenadores cuánticos aún tienen un largo camino por recorrer antes de que estén preparados para el horario de máxima audiencia, las empresas ya están aprovechando las tecnologías cuánticas en las soluciones híbridas, combinando lo antiguo con lo nuevo para construir un puente entre la realidad actual y el potencial del mañana. Invertir ahora en esta estrategia híbrida es la mejor manera de que las empresas desarrollen la experiencia en principios cuánticos y desarrollo de software que pasará a ser fundamental a medida que estas tecnologías maduren. También significa que, independientemente de cómo se desarrolle exactamente el hardware cuántico y de las plataformas que, en última instancia, se conviertan en estándares del sector, los algoritmos que se desarrollan hoy en día podrán funcionar en casi cualquier tipo de hardware cuántico (en lugar de limitarse a un solo sistema). En última instancia, adoptar un enfoque híbrido permite a las empresas atender a los clientes de hoy y, al mismo tiempo, tener una ventaja sobre el futuro, incluso si parte de la tecnología implicada sigue poniéndose al día.