Quantum+IA: el verdadero reto comienza cuando la tecnología llega a la empresa.
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Con la perspectiva de Iván Abril Palma, arquitecto de transformación tecnológica global y miembro fundador de The Integral Management Society / IMSV.org.
El jueves 11 de junio asistimos al VI Congreso Internacional Smart Business: Innovation & Business, celebrado en la Universitat Politècnica de Valéncia bajo el impulso de Smart Business Lab, el cual duro dos días consecutivos 11 y 12 de junio.
La jornada reunió a investigadores, universidades, multinacionales, empresas industriales e instituciones públicas para analizar algunos de los principales desafíos tecnológicos de los próximos años, entre ellos la computación cuántica, la inteligencia artificial, la transición energética y la movilidad autónoma.
Uno de los momentos centrales fue la intervención de Mikel Díaz, director de IBM Quantum, quien presentó la evolución de la computación cuántica y señaló que IBM prevé disponer en 2029 de ordenadores cuánticos con corrección de errores. Durante su intervención afirmó que el reto de la computación cuántica ya no es únicamente científico, sino también de ingeniería.
Posteriormente se celebró la mesa redonda “Quantum + IA: de la promesa a los primeros casos reales en empresa”, con representantes de IDEAS UPV, Bluzec, la Universitat de València, Telefónica, recQon y DAS Photonics. La sesión abordó cómo la convergencia entre computación cuántica e inteligencia artificial comienza a trasladarse desde la investigación hacia aplicaciones concretas en las empresas.
“La tecnología puede estar preparada, pero la organización puede no estarlo. Entre la investigación y la aplicación real existe una distancia que depende de la arquitectura, los datos, la gobernanza, los procesos, la inversión y la capacidad de las personas para integrar el cambio”, señala Iván Abril.
La historia tecnológica demuestra que disponer de una tecnología no significa necesariamente estar preparado para utilizarla. En muchas ocasiones, las capacidades técnicas existen años antes de que las empresas, los mercados o las instituciones puedan integrarlas de manera efectiva. Ese desfase no es solamente un problema de ingeniería. También es un problema económico, organizativo y de gobernanza.
Una empresa puede disponer de algoritmos avanzados, acceso a nuevas plataformas o una infraestructura potente. Sin embargo, si sus datos están fragmentados, sus procesos no están claramente definidos o las responsabilidades no están alineadas, la tecnología difícilmente generará el valor esperado.
De la promesa al problema real
Uno de los principales riesgos actuales es evaluar la computación cuántica y la inteligencia artificial únicamente desde su potencia tecnológica. El análisis debería comenzar por el problema que se desea resolver.
Antes de incorporar una nueva tecnología, las organizaciones deben determinar qué necesidad concreta quieren abordar, qué datos necesitan, qué aplicaciones deben integrarse, quién será responsable de los resultados y qué valor real esperan obtener.
Sin estas preguntas, la innovación puede quedarse en una demostración técnica sin una adopción sostenible.
Durante el congreso también se destacó la importancia de conectar la investigación con los problemas reales de la sociedad y de las organizaciones.
Alberto Conejero, vicerrector de Estudiantes y Emprendimiento de la UPV, señaló que el camino con mayor posibilidad de éxito consiste en observar los problemas existentes, desarrollar soluciones y, a partir de ellos, identificar qué investigación es necesaria.
Este planteamiento coincide con la visión de The Integral Management Society / IMSV.org: la investigación no debe estar desconectada de la realidad, pero tampoco debe limitarse únicamente a aplicar soluciones ya conocidas.
En algunos casos será suficiente utilizar la ciencia disponible. En otros, el propio problema exigirá desarrollar nuevos modelos, métodos y formas de comprender sistemas complejos.
El desafío de la integración
La computación cuántica no sustituirá automáticamente las arquitecturas actuales.
Durante muchos años tendrá que convivir con aplicaciones empresariales, infraestructuras tradicionales, servicios en la nube, plataformas de inteligencia artificial, bases de datos y sistemas industriales. Por ello, uno de los principales desafíos será la integración.
Las organizaciones deberán determinar qué problemas justifican el uso de capacidades cuánticas, qué procesos pueden beneficiarse, qué información debe circular entre plataformas y cómo se gestionarán la seguridad, la trazabilidad y la calidad de los resultados.
Desde la arquitectura empresarial, esto implica conectar estrategia, procesos, datos, aplicaciones, infraestructura, riesgos y responsabilidades. La computación cuántica no puede analizarse como una tecnología aislada, sino como una nueva capacidad que tendrá que integrarse dentro de ecosistemas empresariales ya complejos.
Innovación con impacto real
El congreso también puso sobre la mesa la necesidad de vincular la innovación con objetivos más amplios, como la sostenibilidad, la eficiencia y la mejora de la calidad de vida.
Ricardo Guerrero, director de Recursos Humanos de PowerCo, destacó que la tecnología debe estar vinculada a un propósito mayor. Otros participantes señalaron la necesidad de construir ecosistemas de colaboración entre empresas, universidades, centros tecnológicos y Administraciones Públicas.
Esta coordinación será especialmente importante en tecnologías que requieren grandes inversiones, conocimiento especializado y periodos largos de maduración.
No todas las organizaciones necesitarán desarrollar capacidades cuánticas propias. Muchas accederán a ellas mediante plataformas compartidas, universidades, centros de investigación, proveedores tecnológicos o alianzas empresariales.
El valor estará en saber dónde utilizarlas y cómo conectarlas con problemas concretos.
La computación cuántica y la inteligencia artificial abrirán posibilidades que hoy todavía son difíciles de anticipar.
Sin embargo, su impacto no dependerá solamente de la velocidad de los procesadores o de la complejidad de los algoritmos.
Dependerá de la capacidad de las organizaciones para comprender sus problemas, ordenar su información, adaptar sus arquitecturas, establecer una gobernanza clara y aprender durante el proceso.
Como resume Iván Abril:
“El verdadero reto comienza cuando la tecnología sale del laboratorio y entra en la empresa. En ese momento ya no basta con demostrar que funciona. Es necesario demostrar que puede integrarse, gobernarse y generar valor dentro de un sistema real.”
Ese será uno de los principales desafíos de los próximos años: convertir el potencial tecnológico en una capacidad útil, responsable y sostenible para las organizaciones y para la sociedad.
Por : LUZ CARMEN VC.
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