En este artículo exploraremos cómo la computación cuántica está pasando de ser una teoría compleja a una realidad con aplicaciones prácticas para cada vez más empresas.
La computación cuántica representa un avance revolucionario en la tecnología, ofreciendo una forma completamente nueva de procesar información.
A diferencia de la computación clásica, que utiliza bits para representar valores binarios de 0 o 1, la computación cuántica se basa en cúbits, que pueden estar en múltiples estados simultáneamente gracias a la superposición.
Este principio, junto con el entrelazamiento cuántico, permite realizar cálculos a una velocidad y escala inalcanzables para las computadoras tradicionales.
El interés en la computación cuántica ha crecido exponencialmente en los últimos años. La concesión del Premio Nobel de Física 2022 a Alain Aspect, John F. Clauser y Anton Zeilinger por sus investigaciones en información cuántica subraya su papel transformador y revolucionario.
Esta tecnología emergente, que ya utilizamos en VASS, tiene el potencial de transformar sectores enteros, desde la logística hasta las finanzas, optimizando procesos complejos y resolviendo problemas que antes eran inabordables.
Sin embargo, el camino hacia una computación cuántica plenamente funcional presenta desafíos significativos. La reducción del ruido y la mejora de la coherencia cuántica son áreas clave de investigación.
A medida que se avanza en estas áreas, las aplicaciones prácticas de la computación cuántica seguirán expandiéndose, abriendo nuevas posibilidades para la innovación y el desarrollo tecnológico.
En este artículo exploraremos cómo la computación cuántica está pasando de ser una teoría compleja a una realidad con aplicaciones prácticas para cada vez más empresas.
¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es un paradigma computacional que se basa en los principios de la mecánica cuántica, una rama de la física que estudia el comportamiento de las partículas a escala subatómica.
Frente a la computación tradicional, que utiliza bits para el procesamiento de la información en valores de 0 o 1, la computación cuántica emplea cúbits. Un cúbit puede representar simultáneamente ambos estados, 0 y 1, gracias a un fenómeno conocido como superposición.
Además de la superposición, otro concepto clave en la computación cuántica es el entrelazamiento. Cuando dos cúbits están entrelazados, el estado de uno depende instantáneamente del estado del otro, independientemente de la distancia que los separe. Este fenómeno permite la creación de sistemas altamente interconectados y con una capacidad de procesamiento exponencialmente mayor a los de los ordenadores clásicos.
A través de estos principios, la computación cuántica puede resolver problemas que serían prácticamente imposibles de abordar con métodos tradicionales. Sin embargo, su desarrollo todavía se encuentra en una etapa temprana y solo estamos viendo los primeros atisbos de su potencial.
La gestión del ruido cuántico y la estabilidad de los cúbits todavía impiden que esta tecnología alcance su nivel máximo de desarrollo.
Fundamentos de la computación cuántica
Para entender mejor la computación cuántica hay que repasar los principios fundamentales de la mecánica cuántica, y la que descripción que hace esta rama de la física de las partículas a nivel subatómico. Como hemos mencionado anteriormente, los dos conceptos clave que hacen posible la computación cuántica son la superposición y el entrelazamiento.
Superposición
En la computación clásica, un bit puede estar en uno de dos estados: 0 o 1.
Sin embargo, un cúbit, como unidad básica de la computación cuántica, puede estar en una combinación de ambos estados al mismo tiempo. Esto es lo que se conoce como superposición.
Se trata de un principio difícil de entender. Para ello, podemos imaginar que un cúbit es como una moneda girando en el aire; mientras gira, no está ni en cara ni en cruz, sino en una mezcla de ambos. Gracias a la superposición, un ordenador cuántico puede procesar múltiples posibilidades simultáneamente, lo que aumenta exponencialmente su capacidad de cálculo.
Entrelazamiento
El entrelazamiento cuántico es un fenómeno en el que dos o más cúbits se vuelven interdependientes, de modo que el estado de uno afecta instantáneamente al estado del otro, sin importar la distancia que los separe.
Siguiendo con nuestro símil anterior, es como si dos monedas giratorias estuvieran sincronizadas de tal manera que, cuando una cae en cara, la otra también lo hace al mismo tiempo, sin importar lo lejos que estén.
Este fenómeno permite a los ordenadores cuánticos realizar cálculos de manera extremadamente eficiente, ya que pueden coordinar la información entre cúbits de una forma que no tiene equivalente en la computación clásica.
Tipos de computadoras cuánticas
Pero no todos los ordenadores cuánticos son similares. En realidad, existen diferentes enfoques para construir computadoras cuánticas, entre las que las más importantes son dos:
- Computadoras NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum): Basadas en circuitos cuánticos, utilizan puertas lógicas para manipular los estados de los cúbits. Estas puertas realizan operaciones cuánticas como rotaciones y entrelazamientos para ejecutar algoritmos.
- Computadoras Cuánticas Adiabáticas: Estas máquinas están diseñadas para encontrar soluciones a problemas complejos mediante la búsqueda del estado de energía mínima de una función de onda. Son especialmente útiles para resolver problemas de optimización.
Diferencias entre computación cuántica y computación clásica

La computación cuántica y la computación clásica son paradigmas profundamente distintos, tanto en su funcionamiento como en su capacidad para resolver problemas. A continuación, se destacan las principales diferencias entre ambos:
Unidad de información
Como estamos repitiendo, porque es la base de todo, en la computación clásica, la unidad básica de información es el bit, que puede ser 0 o 1. Es decir, solo tiene dos estados.
Por el contrario, en la computación cuántica, la unidad básica es el cúbit, que puede representar 0, 1, o ambos simultáneamente gracias a la superposición. Es decir, tiene tres estados. Esto les permite hacer más cosas al mismo tiempo.
Potencia de cálculo
La computación clásica procesa información de manera lineal. La velocidad de procesamiento depende directamente de la cantidad de recursos disponibles. Es decir, hacen sus cálculos por orden, primero uno y luego el siguiente.
La computación cuántica tiene un crecimiento exponencial en su potencia de cálculo debido a la capacidad de los cúbits para manejar múltiples estados a la vez. Es decir, puede hacer múltiples cálculos a la vez, llegando a conclusiones de manera mucho más rápida de lo que llegarían de forma clásica.
Manejo del ruido
La computación clásica opera en un entorno sin ruido, lo que significa que los bits mantienen su estado estable durante el procesamiento. Esto implica que los errores son prácticamente inexistentes.
Por su parte, la computación cuántica, sin embargo, es intrínsecamente ruidosa. Los cúbits son sensibles al entorno, lo que puede afectar su estabilidad y provocar errores. Esto se conoce como “ruido cuántico” y es el principal problema actual de este tipo de computación. Actualmente se trabaja en fórmulas para aprovechar ese ruido.
Tipo de usos
La computación clásica es adecuada para resolver una amplia gama de problemas de manera eficiente, pero encuentra limitaciones en problemas que requieren un cálculo exponencial. Todo lo que hacemos hoy día con un ordenador clásico utiliza este tipo de computación.
Por otro lado, la computación cuántica es especialmente eficiente en ciertos tipos de problemas, como la factorización de números grandes, la optimización y las simulaciones moleculares, donde supera con creces a la computación clásica.
Algoritmos y compuertas lógicas
Los algoritmos clásicos están diseñados para operar con bits y compuertas lógicas tradicionales (AND, OR, NOT). Todos estamos habituados a utilizarlos en nuestro día a día cuando usamos un ordenador.
En la computación cuántica, por su parte, los algoritmos se construyen sobre compuertas lógicas cuánticas, que manipulan cúbits y explotan fenómenos como la superposición y el entrelazamiento. Esto le permite hacer cosas que la potencia de computación clásica simplemente no permite.
En resumen, la computación cuántica no reemplaza a la computación clásica, sino que la complementa para ciertos usos. Mientras que los ordenadores clásicos seguirán siendo útiles para muchas tareas cotidianas, la computación cuántica abre nuevas fronteras para problemas que actualmente son inabordables con la tecnología convencional.
Aplicaciones prácticas de la computación cuántica

La computación cuántica, ya está demostrando un enorme potencial en diversas áreas, muchas de las cuáles las trabajamos en VASS. Gracias a su capacidad para procesar información de manera exponencialmente más rápida que la computación clásica, se están explorando múltiples aplicaciones prácticas en sectores clave.
Estas son algunas de las más importantes que están ya en práctica:
Computación cuántica en logística
- Gestión de yacimientos: En la industria del gas, es crucial mantener niveles óptimos en los depósitos para satisfacer la demanda sin incurrir en costes elevados. La computación cuántica puede optimizar el uso de bombas para gestionar el flujo de gas, minimizando los costes operativos.
- Planificación de rutas: Optimizar rutas de transporte considerando variables como distancias y pendientes es un problema complejo. Los algoritmos cuánticos pueden encontrar la combinación óptima de modos de transporte para maximizar la eficiencia y minimizar costes.
- Embalaje de contenedores 3D: En el ámbito del transporte y la logística, la computación cuántica puede ayudar a resolver el problema del embalaje tridimensional, utilizando el mínimo número de contenedores posible para artículos de diferentes tamaños y formas.
Computación cuántica en finanzas
- Optimización de portafolios de inversión: La computación cuántica puede mejorar la selección de activos financieros que maximicen la rentabilidad y minimicen el riesgo, resolviendo problemas de optimización complejos que son difíciles de manejar para los métodos clásicos.
- Pricing de opciones: Establecer precios para opciones financieras es una tarea computacionalmente intensiva. Los algoritmos cuánticos pueden acelerar estos cálculos, mejorando la precisión y la eficiencia.
- Arbitraje: La computación cuántica puede identificar oportunidades de arbitraje —donde se obtienen beneficios de diferencias de precios entre instrumentos financieros similares— de forma más rápida y precisa.
- Análisis de riesgo de crédito y mercado: Los modelos cuánticos pueden evaluar con mayor rapidez la probabilidad de incumplimiento de pagos o las fluctuaciones en el mercado, ayudando a las instituciones financieras a tomar decisiones más informadas.
Aplicaciones en simulaciones y ciencia
- Simulación de sistemas complejos: En campos como la química y la ciencia de materiales, la simulación de moléculas y reacciones es vital pero extremadamente compleja. La computación cuántica puede realizar simulaciones que antes eran imposibles, acelerando el desarrollo de nuevos materiales y medicamentos.
- Monte Carlo cuántico: Las simulaciones de Monte Carlo son técnicas utilizadas para modelar probabilidades en procesos complejos. Con la computación cuántica, estas simulaciones se pueden realizar mucho más rápido, beneficiando sectores como la física de partículas y la climatología.
Inteligencia Artificial y aprendizaje automático
- Quantum Machine Learning (QML): La integración de algoritmos cuánticos en el aprendizaje automático promete mejorar tareas como la detección de fraudes, la optimización de motores de recomendación y la clasificación de grandes conjuntos de datos. En particular, la computación cuántica puede hacer que los modelos de IA sean más rápidos y eficientes.
Aunque las aplicaciones de la computación cuántica están aún en una etapa inicial, el progreso es rápido y ya está transformando múltiples industrias. Desde la logística hasta las finanzas, pasando por la ciencia y la inteligencia artificial, la capacidad de resolver problemas complejos de manera eficiente abre nuevas posibilidades que revolucionarán la tecnología y la economía global en los próximos años. Solo las empresas que comiencen a trabajar con ella hoy, podrán liderar el mañana.