Lo que la historia de la IA anticipa sobre la computación cuántica

La computación cuántica lleva décadas de desarrollo sin haber producido todavía una aplicación de uso masivo y a escala real. Esa falta de resultados concretos alimenta el escepticismo sobre su verdadero potencial. Sin embargo, un análisis del recorrido histórico de la inteligencia artificial ofrece una perspectiva distinta sobre hacia dónde podría dirigirse la tecnología cuántica.

El camino de la IA hasta ChatGPT

La inteligencia artificial se desarrolla desde la década de 1950, cuando los primeros sistemas apenas lograban jugar a las damas o, ya en los años 60, simular sesiones de terapia. Eran aplicaciones puntuales, sin ninguna proyección de adopción empresarial.

Incluso entrado el siglo XXI, cuando la IA empezó a usarse para recomendaciones de compra online o detección de anomalías en sistemas de monitoreo de IT, seguía sin percibirse como una tecnología disruptiva.

Fue recién a fines de la década de 2010 cuando investigadores empezaron a avanzar de forma silenciosa en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) basados en la arquitectura transformer, entonces una idea bastante novedosa. Ese trabajo pasó casi inadvertido fuera del ámbito técnico.

Todo cambió en noviembre de 2022, cuando OpenAI lanzó ChatGPT basado en su modelo GPT-3.5. De un momento a otro, apareció un sistema de IA generativa con capacidades que hasta poco antes parecían impensadas para uso real.

La cuántica podría repetir ese patrón

La computación cuántica atraviesa hoy una etapa comparable: décadas de desarrollo sin que los ingenieros hayan resuelto todos los desafíos técnicos necesarios para volverla confiable a escala. Si su trayectoria termina pareciéndose a la de la IA, podría estar acercándose un "momento ChatGPT" propio, el punto en que las computadoras cuánticas se vuelvan prácticas para resolver problemas de negocio reales.

En los últimos años, investigadores del área cuántica lograron avances relevantes que tuvieron poca repercusión pública, entre ellos:

• mejoras exponenciales en la corrección de errores cuánticos
• la incorporación de arreglos de átomos neutros para construir computadoras cuánticas más flexibles

Estos progresos, según se plantea, guardan cierto paralelismo con los avances poco visibles que los investigadores de IA acumularon antes del lanzamiento de ChatGPT. Por sí solos no implican que el llamado "Q-Day" —el momento en que los dispositivos cuánticos se vuelvan viables para uso real— sea inminente, pero acercarían ese punto.

Así como no hubo señales previas claras de que la IA generativa lista para producción estaba por aparecer en 2022, se sostiene que el Q-Day también podría llegar sin aviso previo. Bajo esa lógica, las empresas mejor posicionadas serían las que empiecen ahora a evaluar posibles usos cuánticos y sus requisitos de implementación, ya que los primeros adoptantes podrían obtener ventajas significativas.

Esto no implica que todas las compañías deban reorientar sus prioridades hacia la computación cuántica de inmediato. El planteo es que, tal como ocurrió con las empresas que subestimaron el despegue de la IA y quedaron rezagadas en 2022, mantenerse completamente al margen de la cuántica podría tener un costo, por lo que se recomienda incorporarla como variable dentro de las estrategias tecnológicas de mediano y largo plazo.