IBM anunció la adquisición de HRL Laboratories, una firma de investigación y desarrollo propiedad de Boeing y General Motors (GM). 

El gigante tecnológico dijo que este movimiento estratégico busca fortalecer significativamente el ecosistema de computación cuántica de IBM, integrando la experiencia técnica de HRL Laboratories en ingeniería de cúbits de silicio para complementar sus desarrollos actuales en arquitecturas superconductoras.

A pesar de la transacción, tanto Boeing como General Motors continuarán colaborando estrechamente con IBM en la aplicación de tecnologías cuánticas avanzadas. 

“El equipo de HRL Laboratories ayudará a IBM a avanzar aún más hacia las fronteras de la innovación cuántica.

“Este talentoso grupo de investigadores aporta una amplia gama de tecnologías que fortalecerán los planes a largo plazo de IBM para ofrecer computación cuántica útil al mundo, combinando avances en computación cuántica, detección cuántica y redes cuánticas para impulsar las aplicaciones del futuro”, comentó Jay Gambetta, director de Investigación de IBM.

La integración permitirá a ambas empresas combinar recursos para acelerar la creación de sistemas más potentes, aprovechando la infraestructura de silicio como una base común para el desarrollo de tecnologías cuánticas a gran escala.

Por su parte, el presidente de HRL Laboratories, Rob Vasquez, calificó la unión como un paso lógico para llevar su capacidad de construcción de computadoras cuánticas hacia escalas que anteriormente parecían inalcanzables.

“Unirnos a IBM es el siguiente paso lógico para lo que hemos construido en HRL Laboratories, donde nuestro equipo ha dedicado años a explorar cómo se podrían construir futuras computadoras cuánticas a escalas que hoy parecen imposibles”, señaló Rob Vasquez.

Las compañías resaltaron que la alianza potenciará la innovación en sensores de ultraprecisión, materiales avanzados y electrónica de control. 

Además, consideraron que estos avances son fundamentales para cumplir con la hoja de ruta de IBM, que proyecta el lanzamiento de su computadora “Starling” para 2029 y el sistema “Blue Jay” para mediados de la década de 2030, con el fin de mejorar la eficiencia y resolución de problemas complejos.

IBM anunció importantes actualizaciones en IBM Bob, su plataforma de desarrollo de software agéntica, la cual incluye capacidades multiagente,  analíticas de costo y uso de la IA integradas, y flujos de trabajo especializados para modernizar sistemas empresariales.

Ahora que las organizaciones están utilizando la IA para escribir grandes cantidades de código, sus desafíos de desarrollo de software se han trasladado a otras partes del proceso, y el 85% de los profesionales de DevSecOps encuestados coinciden en que la IA ha desplazado el cuello de botella de la escritura de código a la revisión y validación del mismo. IBM Bob está diseñado para llevar las capacidades de IA a cualquier lugar donde se realice el trabajo de ingeniería de software. En lugar de limitar la IA a una sola interfaz de desarrollo para tareas aisladas, Bob proporciona una base unificada para que los equipos coordinen a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

Por ejemplo, los ingenieros de Jack Henry, un proveedor líder de servicios financieros y tecnología bancaria, enfrentaban desafíos para mantener y evolucionar una gran base de código RPG a medida que su portafolio de aplicaciones se expandía en tamaño y complejidad.  “Usando IBM Bob,” explicó Kevin Sligar, Arquitecto Técnico Jefe de Jack Henry. “Nuestros desarrolladores pueden acelerar los flujos de trabajo de desarrollo de RPG, mejorar la calidad del código y obtener una comprensión más profunda de décadas de conocimiento acumulado del sistema, al mismo tiempo que ganan eficiencia en los esfuerzos de mejora.”

Muchos ingenieros de empresas están seleccionando modelos manualmente, intentando equilibrar el costo versus el rendimiento, y aún así terminan con resultados inconsistentes y gastos impredecibles. Bob ahora puede optimizar en todo el sistema de ejecución, no solo en la selección de modelos. Bob empareja modelos con tareas, coordina la ejecución de la IA a través de agentes y proporciona a las organizaciones visibilidad de la productividad, la calidad, el rendimiento y el costo a través de la recién lanzada Bobalytics, para ayudar a las empresas a optimizar la IA a escala.

“Bob es la plataforma que los clientes empresariales han estado solicitando”, dijo Neel Sundaresan, Gerente General de Automatización y IA de IBM. “La barra para la IA empresarial ya no es un asistente de codificación mejor. Es un aliado de desarrollo agéntico de extremo a extremo que funciona dentro de cualquier sistema que los equipos de desarrollo ya utilizan, con los controles de gobernanza, seguridad y costos que las empresas requieren. Construimos Bob para resolver los problemas que las empresas realmente tienen, y las actualizaciones que estamos anunciando hoy son la base para todo lo que viene después”.

Los equipos de ingeniería también enfrentan desafíos únicos a medida que avanzan más allá de la generación de código y aplican la IA a iniciativas más grandes y complejas, como la actualización de aplicaciones heredadas o la modernización de entornos IBM Z, IBM i y Java.

Blue Pearl, una empresa de soluciones en la nube y servicios de consultoría, ha utilizado con éxito IBM Bob para este tipo de proyectos complejos. “Introdujimos IBM Bob en un programa de modernización heredadada, un esfuerzo que originalmente se proyectó que tomaría nueve meses con 14 ingenieros se completó en solo tres días”, dijo Saireshan Govender, CEO del Grupo de Blue Pearl. “El resultado más poderoso no fue la velocidad, sino la combinación de eficiencia operativa, optimización de costos y resultados tángibles en los que podíamos confiar y seguir construyendo”.

Los resultados de la IA puede variar dependiendo de cómo se realice el trabajo, lo que puede crear desafíos importantes en este tipo de proyectos de alto impacto y múltiples fases. Los flujos de trabajo estructurados y repetibles ayudan a reducir esa variabilidad para que los equipos puedan entregar resultados confiables y auditables a escala empresarial.

IBM Bob ahora cuenta con flujos de trabajo predefinidos disponibles para que los equipos los personalicen y amplíen para sus propios entornos para garantizar resultados sean consistentes y auditables, independientemente de quién los ejecute. Los Paquetes Premium de IBM Bob para IBM Z, IBM i y modernización de Java son flujos de trabajo con opiniones construidos sobre décadas de experiencia en el dominio de IBM que optimizan la IA para equipos empresariales que necesitan realizar modernizaciones a gran escala.

Novedades en IBM Bob:

• Visibilidad y optimización de costos incorporada: Los usuarios ahora pueden acceder a Bobalytics, una nueva función que les ayuda a monitorear el consumo, asignar recursos y mantener la supervisión para que puedan escalar la IA según sus mandatos internos.
• Llamado paralelo de herramientas nativas: Bob ahora permite que los modelos soliciten varias herramientas en un solo turno y las ejecuten juntas.
• Subagentes para gestionar el contexto a escala: Cada paso exploratorio que da la IA, sea lecturas de archivos, búsquedas o rastreos de funciones, puede cargar innecesariamente la ventana de contexto y aumentar el costo. A partir de ahora, los subagentes de Bob manejan el trabajo complejo en un contexto aislado para entregar respuestas rápidas y ayudar a gestionar el costo.

La última versión de IBM Bob está disponible para descargar en bob.ibm.com/download  y para más detalles sobre las nuevas capacidades y características, visite: https://bob.ibm.com/blog/bob-v2-release-announcement.

Ahora Disponibles: Paquetes Premium de IBM Bob

IBM ha pasado décadas en el centro de la modernización empresarial en mainframes, sistemas IBM i y bases de código Java en las que se ejecutan negocios globales. Los primeros tres paquetes premium de Bob traducen el conocimiento institucional de IBM en flujos de trabajo nativos de IA que son estructurados, repetibles, auditables y diseñados específicamente para entornos que otras herramientas no estaban diseñadas para manejar.

Los paquetes premium disponibles ahora incluyen:

• IBM Z: Los entornos de mainframe están en el corazón de la banca global, los seguros y el comercio, e históricamente han sido los lugares más difíciles para que la IA ayude. Bob ahora aborda esto al llevar la modernización nativa de IA a IBM Z por primera vez con flujos de trabajo de migración de mainframe, modernización de COBOL y PL/I, y análisis de JCL. Para más detalles sobre el Paquete Premium para IBM Z, visite: https://www.ibm.com/new/announcements/announcing-the-ibm-bob-premium-package-for-z 
• IBM i: IBM i ha impulsado operaciones críticas en empresas de todo el mundo durante décadas. Bob está llevando el desarrollo nativo de IA a estos entornos por primera vez, con integración del sistema de archivos remoto, modos y herramientas específicas para IBM i, y flujos de trabajo construidos alrededor de los patrones operativos de las tiendas de IBM i. Para más detalles sobre el Paquete Premium para IBM i, visite: https://www.ibm.com/new/announcements/introducing-the-ibm-bob-premium-package-for-i 
• Modernización de Java: Los portafolios empresariales de Java siguen siendo algunos de los desafíos de modernización más grandes y complejos en el panorama de software actual. Bob ofrece flujos de trabajo guiados por IA para la modernización de Java, incluyendo la migración a Java 25, refactorización a gran escala y análisis de dependencias a escala, de manera estructurada y repetible. Para más detalles sobre el Paquete Premium para Modernización de Java, visite: https://www.ibm.com/new/announcements/announcing-ibm-bob-premium-package-for-java-modernization

IBM anunció un avance que podría redefinir el futuro de la industria de los semiconductores: la primera tecnología de chips de menos de 1 nanómetro del mundo, basada en un nodo de 0.7 nanómetros (7 ángstroms). Esta escala acerca los dispositivos electrónicos a las dimensiones atómicas y, según la compañía, permitirá continuar mejorando el rendimiento y la eficiencia energética más allá de los límites físicos actuales del silicio.

El nuevo prototipo integra cerca de 100,000 millones de transistores en un chip del tamaño aproximado de una uña, casi el doble de la densidad alcanzada por el chip de 2 nanómetros que IBM presentó en 2021. Esta tecnología ofrece hasta un 50% más de rendimiento y un ahorro energético del 70%, impactando directamente en aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), Centros de Datos, computación en la Nube y dispositivos de próxima generación.

Un nuevo paradigma: la arquitectura NanoStack

Durante una conferencia de prensa, Jay Gambetta, director de IBM Research e IBM Fellow, afirmó que el anuncio representa un cambio de paradigma para la industria. “No estamos fabricando simplemente transistores más pequeños, estamos reinventando la forma en que se construyen los chips para ofrecer mayor potencia y eficiencia energética”.

Gambetta explicó que el verdadero avance radica en haber desarrollado una arquitectura completamente nueva denominada NanoStack, diseñada para continuar el escalamiento cuando las técnicas convencionales ya no son suficientes. Al respecto, añadió: “El más reciente avance de IBM en tecnología de chips marca un momento histórico para la computación, al llevar la tecnología más allá de la era del nanómetro hasta la escala de los átomos”.

Para Huiming Bu, vicepresidente de Investigación y Desarrollo de Tecnología de Silicio de IBM, la industria ha atravesado varios cambios de paradigma en las últimas dos décadas: nuevos materiales, transistores FinFET y la arquitectura Nanosheet actual. Sin embargo, recordó que durante más de 60 años, la industria redujo el tamaño de los transistores únicamente en dos dimensiones. Con NanoStack, por primera vez será posible continuar el escalamiento también en la dimensión vertical (eje Z).

“Quienes trabajamos en semiconductores decimos que una tecnología está llegando a su fin, pero no significa que el progreso se detenga. Lo que realmente significa es que ha llegado el momento de adoptar un nuevo paradigma”, explicó Bu. “Por primera vez en la historia podremos apilar transistores en dirección vertical. Eso significa que podremos continuar el escalamiento también en la dimensión Z gracias a la innovación NanoStack”.

¿Cómo funciona NanoStack?

La nueva arquitectura evoluciona a partir de los transistores Nanosheet, cuyos canales están formados por tres láminas de silicio de apenas 5 nanómetros de espesor (unos 15 átomos). A diferencia de la arquitectura FinFET, donde la compuerta controla tres lados del canal, en Nanosheet la compuerta rodea completamente cada lámina (gate-all-around), controlando mejor el flujo de electrones y reduciendo las fugas de corriente.

Sobre esa base, NanoStack desplaza los transistores de forma escalonada uno encima de otro y los une mediante una técnica de unión dieléctrica ultrafina. Este diseño permite conectar de manera independiente cada transistor y optimizar los materiales en cada capa, incrementando la densidad y la eficiencia.

“No hablamos de una innovación puntual, sino de una nueva plataforma de transistores capaz de sostener numerosas generaciones futuras: 7 ángstroms, 5 ángstroms, 3 ángstroms, hasta llegar a 1 ángstrom”, explicó Bu. “Ese diseño apilado constituye el elemento fundamental que permite alcanzar esa mejora del 40% en la escalabilidad, algo que nuestra industria no había conseguido en los últimos doce años”.

Impacto en la IA y la hoja de ruta para la próxima década

IBM también presentó resultados experimentales que muestran una reducción cercana al 40% en el área ocupada por la memoria SRAM, un componente fundamental para alimentar con datos a los procesadores de IA.

Jay Gambetta señaló que “esta mejora permitirá optimizar los flujos de trabajo de IA, que requieren un mayor ancho de banda y una elevada eficiencia. Se trata de un cambio de gran magnitud que la industria no había experimentado en décadas. Como referencia, el paso de los 3 nanómetros a los 2 nanómetros sólo aportó una mejora de unos pocos puntos porcentuales”.

Durante la plática, Huiming Bu detalló que NanoStack funcionará como una plataforma sobre la cual IBM pretende construir futuras generaciones de chips por debajo del nanómetro. “Nuestra misión siempre ha sido identificar cuál será el siguiente paradigma tecnológico”, señaló. “NanoStack permitirá continuar el escalamiento de los transistores durante otra década más allá de Nanosheet”.

El desarrollo forma parte del trabajo que IBM realiza junto con sus socios en el complejo de investigación de Albany, Nueva York, donde también se incorporará tecnología de litografía de ultravioleta extremo de alta apertura numérica (High NA EUV).

Aunque el funcionamiento ya se demostró experimentalmente, la empresa reconoce que aún falta un proceso de maduración antes de su llegada al mercado. “Seguiremos perfeccionando y probando estos chips para prepararlos de cara a su fabricación. Nuestra expectativa es que esta innovación esté lista para entrar en producción dentro de aproximadamente cinco años”, concluyó Bu.

Mientras la Inteligencia Artificial (IA) domina la conversación tecnológica, la computación cuántica entra en una nueva era enfocada en la utilidad real. El desafío ya no es solo construir máquinas potentes, sino desarrollar algoritmos capaces de resolver problemas complejos que la informática actual no puede descifrar. Pese a su curva de aprendizaje, se espera que este mismo año aparezcan los primeros resultados tangibles con un impacto directo en el mundo real. 

Desde la simulación de nuevos materiales y la optimización logística, hasta el fortalecimiento de la IA y la ciberseguridad, esta carrera está abriendo un abanico de oportunidades económicas y tecnológicas para empresas, gobiernos y centros de investigación. América Latina no se quiere quedar atrás en este mapa global, y el ecosistema ya empieza a moverse. 

Para entender el panorama regional, conversamos con Alexandre Pfeifer, líder de IBM Quantum para América Latina, quien analizó cómo México busca posicionarse dentro de este emergente mercado de aplicaciones cuánticas. “Es el momento de que México entre de lleno a esta nueva etapa antes de que la brecha tecnológica entre países se amplíe”, advirtió.

Impulsando el ecosistema local 

La compañía impulsa la primera comunidad de computación cuántica en México, una iniciativa que busca reunir a empresas, universidades, centros de investigación y startups para acelerar el desarrollo de talento y aplicaciones locales.

El directivo explicó que 2026 representa un punto de inflexión para la industria. A nivel global, la tecnología atraviesa una etapa donde muchos países ya no solo investigan cómo construir el hardware, sino cómo usarlo para resolver problemas reales mejor que las computadoras tradicionales.

“Ya habíamos visto impacto en aprendizaje y utilidad, pero este año esperamos empezar a ver resultados concretos en términos de ventaja cuántica. La gran oportunidad económica está en la capa de aplicaciones y algoritmos cuánticos. Eso está pasando exactamente ahora en todo el mundo”, enfatizó Pfeifer.

Sectores clave y el liderazgo 

Pfeifer aseguró que México ya cuenta con una comunidad interesada en la materia, pero considera que todavía falta una participación más activa de distintos actores del ecosistema tecnológico: “Queremos ver empresas mexicanas, instituciones de educación, investigación y startups involucradas en estos esfuerzos para que México tenga un rol acorde al tamaño del país también en computación cuántica”, comentó.

De acuerdo con IBM Quantum, las primeras aplicaciones prácticas podrían aparecer en industrias que trabajan con simulación de materiales, química y optimización compleja. En ese sentido, el ejecutivo mencionó sectores como petróleo, cementeras, química, biología, banca, telecomunicaciones y logística. “Son industrias donde México ya tiene bastante importancia económica y liderazgo”, afirmó. En estos nichos, la tecnología ayudará a resolver problemas donde la informática clásica comienza a encontrar sus límites físicos.

Aliadas, no rivales: IA y computación cuántica trabajarán juntas

Lejos de competir entre sí, Pfeifer considera que la Inteligencia Artificial y la computación cuántica evolucionarán de manera complementaria. “La computación cuántica no va a sustituir la Inteligencia Artificial ni la computación clásica. Van a trabajar juntas”, explicó.

Por un lado, la IA puede ayudar a programar y optimizar sistemas cuánticos. Por el otro, la infraestructura cuántica podría acelerar ciertos modelos de aprendizaje automático mediante enfoques como el Quantum Machine Learning. Además, el directivo visualiza flujos híbridos donde la simulación clásica, la IA y la computación cuántica se integren en un mismo proceso: “En el desarrollo de materiales, por ejemplo, la computación cuántica puede ayudar a filtrar y seleccionar mejor cuáles candidatos tienen las características deseadas antes de pasar al laboratorio”, detalló.

Puedes leer: IBM busca una IA más útil y una computación cuántica lista para los negocios

El desafío del talento y el riesgo de quedarse atrás

Uno de los principales obstáculos regionales sigue siendo la formación de especialistas, un área donde la industria busca reducir progresivamente su complejidad. “Antes necesitabas un doctorado en física para entender todo lo que estaba pasando. Hoy ya es posible hacer muchas cosas sin eso, aunque todavía estamos en una transición”, indicó Pfeifer. Actualmente, los perfiles con bases sólidas en matemáticas y álgebra lineal son los que tienen las mayores oportunidades de integrarse al sector.

Para el ejecutivo, América Latina atraviesa una etapa decisiva. Afirmó que la región cuenta con la capacidad técnica y universidades preparadas, pero debe acelerar el paso para evitar quedar rezagada. “En México y en Brasil, y en Latinoamérica en general, es una tecnología nueva; es parte del ciclo natural que, cada vez más, la gente se dé cuenta de la importancia y el impacto que tendrá”, afirmó.

Pfeifer advirtió que el verdadero peligro radica en perder el tren de la innovación frente a las grandes potencias económicas. “No aprovechar esta oportunidad significa quizás crear una nueva división entre quienes tienen acceso a la propiedad intelectual de mayor valor y quienes no”, advirtió.

Agregó que  la clave para la región no está en competir por la infraestructura física: “No se trata necesariamente de desarrollar una nueva computadora cuántica, sino de trabajar en aplicaciones y algoritmos que puedan resolver problemas concretos”.

Seguridad en la era cuántica

Finalmente, la ciberseguridad post-cuántica también es un tema en la agenda actual. Pfeifer explicó que algunas tecnologías de cifrado vigentes podrían ser vulnerables ante futuras computadoras cuánticas más potentes. Aunque aclaró que esas máquinas capaces de romper la seguridad de hoy aún no existen, destacó que la prevención ya está en marcha. 

“Existen algoritmos criptográficos resistentes a ataques cuánticos y ya pueden implementarse desde ahora”, afirmó. Por ello, concluyó con un llamado a la acción para las organizaciones públicas y privadas: “Es un tema actual y las empresas deben empezar a pensar en eso ahora”.

Yorktown Heights, Nueva York. Olvídate de los códigos y las largas horas de programación. El futuro del software ya no está en manos de unos cuantos, sino en la voz y las palabras de cualquier ciudadano. En el marco de la Semana Tecnológica de Nueva York, Neel Sundaresen, gerente General de Automatización e IA de IBM, conversó con los medios de comunicación sobre este cambio: la era en la que un empleado de recursos humanos o uno de finanzas pueden crear herramientas digitales sin saber programar.

El directivo explicó que para el periodo 2026-2027 la tecnología finalmente se ha unificado. “Hoy en día, todo el mundo es un desarrollador”, afirmó Sundaresen. “Ya nadie escribe código; todos escriben instrucciones en su propio idioma, ya sea inglés, portugués, japonés o español. Básicamente, todo el mundo es un ingeniero”.

Esta revolución es posible gracias a Bob, una plataforma de Inteligencia Artificial desarrollada por IBM que funciona como un asistente de desarrollo integrado al entorno de trabajo. No se trata de un simple autocompletado de texto; Bob entiende la intención del usuario, lee los archivos del proyecto y aplica los estándares de la organización. 

La persona sólo tiene que describir lo que quiere en lenguaje natural y el sistema genera la implementación en tiempo real, detecta posibles fallas de seguridad y sugiere correcciones de inmediato. La herramienta domina 14 idiomas, entre ellos inglés, francés, alemán, español, portugués, incluyendo árabe e indonesio. Además es compatible con macOS, Windows y Linux, y ya está disponible en su sitio web bob.ibm.com con una prueba gratuita de 30 días.

Este avance ha sido posible porque lo que comenzó en abril pasado como una simple herramienta de productividad para programadores expertos ha evolucionado por completo. Con el lanzamiento de su nueva versión este mes, llamada Bob 2.0 (o Bob Anywhere), el sistema dejó de ser un editor cerrado y se transformó en un ecosistema de agentes capaz de incrustarse en cualquier entorno de una empresa. 

“Bob ya es un agente. Puedes implementarlo en cualquier plataforma y estará disponible donde lo necesites”, detalló Sundaresen, explicando que el impacto es tan grande que la división de consultoría de IBM proyecta desplegar hasta un millón de estos asistentes para automatizar las tareas operativas de cualquier empleado.

A diferencia de IBM Orchestrate, enfocada en automatizar procesos de negocio, Bob 2.0 participa directamente en la creación de software. La plataforma mantiene una conversación constante con el usuario: además de generar código, plantea preguntas, propone alternativas y advierte sobre costos o limitaciones. “Bob hace preguntas adicionales. Te dice: ‘Hay cuatro maneras de hacerlo. Si lo haces de esta forma, costará más o no resolverá completamente el problema'”, explicó Sundaresen. Así, la IA actúa como un colaborador que orienta y mejora las decisiones durante el desarrollo.

Su principal ventaja es que no depende de un único modelo. Bob 2.0 combina Granite, la IA de IBM, con modelos de Anthropic, OpenAI, Google y opciones de código abierto como Mistral y Llama. La plataforma analiza cada solicitud y selecciona automáticamente la tecnología más adecuada, equilibrando calidad, costo y rendimiento.es críticas: la calidad del resultado, el costo y el rendimiento técnico.

Bob 2.0 adapta sus capacidades al nivel de cada usuario. Para quienes no tienen conocimientos técnicos, basta con describir una idea, como crear una página web para vender galletas para que la IA diseñe el sitio, incorpore funciones como carrito de compras y seguridad, y lo deje listo para operar en la nube. 

Para desarrolladores principiantes, actúa como un mentor que guía la creación de sistemas complejos y el cumplimiento de estándares internacionales. En grandes empresas, permite modernizar aplicaciones con décadas de antigüedad en cuestión de días, reduciendo significativamente los tiempos de trabajo.

Para desarrolladores principiantes, actúa como un mentor que guía la creación de sistemas complejos y el cumplimiento de estándares internacionales. En el ámbito corporativo, ayuda a modernizar aplicaciones con décadas de antigüedad en cuestión de días, reduciendo tiempos y carga operativa.

Sin embargo, su velocidad y autonomía han abierto el debate sobre el futuro de los ingenieros de software. Sin embargo, Sundaresen rechaza la idea de que la IA los sustituya. “Los equipos de ingeniería siempre tienen pilas de tareas acumuladas. Bob les permite adelantar ese trabajo postergado”, afirmó. A su juicio, la tecnología libera a los desarrolladores de tareas repetitivas para que puedan concentrarse en actividades de mayor valor.El impacto de la herramienta ya comienza a reflejarse en proyectos reales.

Según IBM, un proceso de cumplimiento de la norma FedRAMP —un estándar de seguridad estricto del gobierno de Estados Unidos exigido para vender software a sus agencias federales—, que tradicionalmente requiere alrededor de un año de auditorías y desarrollo especializado, se completó en apenas dos semanas con el apoyo de Bob. Para la compañía, el objetivo de esta tecnología no es reemplazar a los programadores, sino liberar tareas repetitivas para que puedan concentrarse en la creatividad, la innovación y la toma de decisiones de mayor valor.

La adopción acelerada de Inteligencia Artificial (IA) está obligando a las organizaciones a replantear la forma en que administran sus datos, gobiernan sus algoritmos y controlan su infraestructura tecnológica. En este contexto, IBM advirtió que la soberanía digital se convertirá en un requisito estratégico para las empresas que buscan aprovechar el potencial de la IA sin comprometer su autonomía.

El estudio AI Governance Study, realizado por el IBM Institute for Business Value, conocido como IBV, en colaboración con Dubai Future y Oxford Economics, revela que las grandes empresas con un valor de 20,000 millones de dólares registran una pérdida promedio de 140 millones de dólares debido a irregularidades en la IA. 

Un punto crítico es que el 48% de este impacto económico se debe específicamente a gaps o brechas de gobernanza. Ante este panorama de vulnerabilidad, las proyecciones son contundentes: se estima que más del 75% de las empresas tendrán una estrategia de soberanía digital para el año 2030. 

Aunque la implementación de herramientas de orquestación eleva hasta seis veces la productividad, el rezago mundial es evidente: sólo el 12% cuenta con estas plataformas y apenas el 18% mantiene inventarios formalizados de su IA.

En el contexto local, México enfrenta una severa brecha de visibilidad tecnológica. Actualmente, apenas el 20% de las empresas en el país sabe con exactitud qué funcionalidades de IA se están usando y en qué áreas operan. 

Asimismo, sólo el 13% mantiene un inventario comprensivo de su IA y un mínimo 3% cuenta con plataformas de orquestación, a pesar de que el 70% de los ejecutivos mexicanos considera que las arquitecturas seguras por diseño son esenciales para escalar la tecnología.

Por el contrario, el pulso de la fuerza laboral mexicana avanza con mayor velocidad. Según la encuesta AI Productivity Survey de Censuswide e IBM, el 94% de los empleados en México cree que la IA será esencial para sus labores en los próximos 3 a 5 años, y el 86% afirma que ya los hace más productivos. 

Muestra que el impacto cultural es tal que el 67% cambiaría de empleador por uno que utilice la IA de manera proactiva, y el 40% indica que les permite enfocarse en tareas estratégicas. Sin embargo, persisten tres grandes retos en el mercado interno: la falta de capacitación, que afecta al 49%; las complejidades de integración, con el 41%; y la preocupación por la privacidad de los datos, que preocupa al 39%. 

Al respecto, Mauricio Torres, presidente y director general de IBM México, señaló que la soberanía digital impacta a cualquier industria y que el éxito ya no depende de almacenar información, sino de gobernarla: “Las empresas necesitan procesar datos en tiempo real y gestionar grandes volúmenes de información, pero hacerlo dentro de un modelo gobernado, en el que tengan el control de sus datos. Esa palabra, control, quizás es la base de toda esta discusión”, afirmó.

Agregó que este desafío tecnológico no es exclusivo del sector público o de grandes corporaciones, sino que impacta de manera directa a cualquier organización sin importar su tamaño: “El concepto de soberanía digital, cuando uno lo escucha, suena a gobiernos, suena a países. Pero esto aplica no solamente a países, aplica incluso a cualquier empresa en cualquier industria”.

Por su parte, Luis Felipe Guzmán, líder de Data e Inteligencia Artificial en IBM México, explicó que el concepto ha evolucionado significativamente en los últimos años: “Hoy en día la soberanía de datos implica no solamente saber dónde están, sino tener el control de qué estamos haciendo con esos datos y tener el control de estos sistemas donde están los datos”.

El especialista detalló que la soberanía digital se sustenta en cuatro pilares fundamentales: el control de los datos, la soberanía de la Inteligencia Artificial, el control operativo de la infraestructura tecnológica y la gobernanza integral de los procesos digitales. “El concepto de soberanía digital que estamos trabajando, desde la perspectiva tecnológica, toca varios datos, toca varias aristas. Desde la perspectiva tecnológica, una de las que más han trabajado las empresas y las organizaciones es la soberanía de data”, concluyó. 

Yorktown Heights, Nueva York. Al integrarse de lleno en la agenda tecnológica global, la computación cuántica demuestra que rompe cualquier regla establecida: mientras más personas comiencen a entenderla y a hablar de ella, más brillante será su futuro. 

Durante la Semana Tecnológica de Nueva York, IBM reunió en One Madison Avenue a expertos de la industria y la academia para analizar el futuro de la computación cuántica. En el panel ¿Qué significa realmente la computación cuántica para la informática?, los especialistas coincidieron en un punto fundamental: el verdadero desafío actual no es mantener el misticismo en torno a esta tecnología, sino lograr su éxito comercial y operativo.

De acuerdo con los panelistas, el impacto de la computación cuántica no dependerá de su complejidad intrínseca, sino de su capacidad para trabajar en armonía e integrarse de manera fluida con las arquitecturas informáticas tradicionales que ya utilizamos en el día a día.

Durante la conversación, Jerry Chow, director de tecnología de Supercomputación Cuántica en IBM, explicó que la computación cuántica está diseñada para trabajar en conjunto con la informática clásica y no para reemplazarla. “Las unidades de procesamiento cuántico (QPU) actuarán como aceleradores especializados capaces de resolver desafíos específicos relacionados con simulaciones y optimización”. Su función es resolver problemas matemáticos y científicos específicos que desbordan la capacidad de la informática clásica. 

Los sectores que verán los primeros resultados tangibles son la química y la ciencia de materiales, donde la capacidad de modelar estructuras complejas abre la puerta al desarrollo de nuevos productos y procesos industriales. Juan de Pablo, decano de la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU, dijo que “la computación cuántica utiliza una molécula para simular otra molécula”.

Al replicar estas leyes de la física, los sistemas cuánticos pueden calcular interacciones electrónicas con una precisión inédita, acelerando la creación de fármacos. Osama Raisuddin, investigador de algoritmos en del Instituto Politécnico Rensselaer (RPI), destacó un logro reciente de IBM junto a la Clínica Cleveland y el instituto RIKEN: la simulación exitosa de un complejo proteico de más de 12,000 átomos, un hito que acerca la teoría cuántica a la medicina de precisión.

Sin embargo, el hardware es sólo una parte de la ecuación. Apuntó Andrea Goldsmith, presidenta de la Universidad de Stony Brook, la clave no está únicamente en la potencia bruta, sino en los algoritmos y las plataformas de software que permitan interconectar estos sistemas de forma eficiente. “No se trata solo de la capacidad de procesamiento, sino de cómo se conecta todo”, afirmó Andrea Goldsmith.

Bajo esta visión de conectividad, Goldsmith compartió los avances de su institución en el desarrollo de redes cuánticas, una tecnología que abre un nuevo frente en la seguridad de la información. Al aprovechar el entrelazamiento —el fenómeno donde dos partículas se conectan de forma invisible sin importar la distancia—, los investigadores buscan transmitir datos a través de fibra óptica convencional e incluso diseñar la primera red inalámbrica cuántica. El objetivo final es garantizar comunicaciones blindadas y matemáticamente imposibles de hackear.

Para cerrar el encuentro, Jerry Chow subrayó que la convergencia entre la Inteligencia Artificial y la computación cuántica representa una oportunidad única para el ecosistema tecnológico. “Perderse esta confluencia de IA y computación cuántica en esta fase fundamental de descubrimiento sería una oportunidad perdida”, advirtió.

Con el fin de facilitar este aprendizaje, el ejecutivo destacó que la plataforma IBM Quantum ofrece acceso gratuito a hardware real en la nube y al framework de código abierto Qiskit, permitiendo que estudiantes y programadores comiencen a experimentar y escribir código sin costo.

Yorktown Heights, Nueva York. IBM ha puesto en marcha una estrategia para fusionar la Inteligencia Artificial (IA), los procesadores cuánticos (QPU) y el silicio tradicional en una sola plataforma híbrida. Durante un encuentro en el Centro de Investigación Thomas J. Watson, los líderes científicos de la compañía coincidieron que la era de los sistemas aislados ha terminado, y el objetivo es consolidar una infraestructura de tecnología útil diseñada para resolver problemas, dejando atrás la carrera por ver qué máquina es la más grande.

“Creo que estamos viviendo una de las épocas más apasionantes de la informática desde los inicios de la computación digital en la década de 1940”, afirmó Ruchir Puri, jefe de IBM Research, IBM Fellow y vicepresidente de Tecnología. Mientras que, Jerry Chow, CTO de Supercomputación Cuántica e IBM Fellow, destacó que “la convergencia de lo cuántico, la IA, el silicio y los algoritmos es clave para ganar en este futuro del cómputo”.

No te pierdas: IBM Research: el laboratorio donde se diseña el futuro de la computación cuántica e IA

En Inteligencia Artificial, IBM busca diferenciarse de la tendencia de la industria que apuesta por modelos cada vez más grandes para alcanzar la llamada Inteligencia Artificial General (AGI). “Sinceramente, no me importa la AGI. Lo que me importa es un término que acabo de acuñar: Inteligencia Artificial Útil. Más que la inteligencia general, me importa la utilidad. Ya tenemos inteligencia general y está en todos nosotros”, señaló Puri.

El ejecutivo explicó que la evolución de la IA está llevando a la creación de agentes capaces de planificar, ejecutar tareas y corregirse de forma autónoma mediante ciclos continuos de retroalimentación. Según IBM, este enfoque permite obtener mejores resultados sin necesidad de utilizar modelos gigantescos.

Como ejemplo, Puri explicó que Granite, el modelo de lenguaje de IBM con 8,000 millones de parámetros, logró superar en pruebas matemáticas complejas a modelos que superan el billón de parámetros gracias a estos mecanismos de retroalimentación.

“En las empresas estoy haciendo tareas individuales y únicas. Puedo hacerlo mucho mejor con modelos más pequeños y un entorno Agéntico a su alrededor debido a ese bucle de retroalimentación”, afirmó.

La computación cuántica como parte de una supercomputadora

La misma lógica de eficiencia guía la estrategia cuántica de IBM. El objetivo es convertir una tecnología históricamente limitada a los laboratorios en una herramienta práctica para la investigación y los negocios. “Nuestra misión general para el programa cuántico es llevar la computación cuántica útil al mundo”, señaló Chow.

Para ello, la empresa desarrolló el concepto de Supercomputación Centrada en lo Cuántico (Quantum-Centric Supercomputing). En este modelo híbrido, los problemas no los resuelve una sola máquina, sino que se fragmentan de forma inteligente. 

“A medida que imaginemos las supercomputadoras del mañana, no sólo tendrán CPU y GPU, sino también QPU (unidades de procesamiento cuántico).  Las computadoras cuánticas no operarán aisladas; formarán parte de una plataforma computacional más amplia”, explicó.

La compañía ha trazado su mapa de ruta y estima que para 2029 demostrará sistemas cuánticos totalmente tolerantes a fallos, listos para ejecutar operaciones complejas con la precisión exacta que exigen sectores como la química, las finanzas y la ciencia de materiales.

Una infraestructura global y resultados reales

A diferencia de otras promesas del sector, Jerry Choe mencionó que la red que une la IA y lo cuántico en IBM ya está dando resultados. Desde 2016, IBM ha puesto en marcha más de 90 computadoras cuánticas en la Nube, de las cuales más de 30 superan los 100 cubits de potencia.

Además, la IBM Quantum Network reúne a más de 340 organizaciones de todo el mundo, mientras que Qiskit, su plataforma de código abierto para programación cuántica, ha servido de base para más de 6,000 publicaciones científicas.

Comentó que entre los usuarios de estas capacidades se encuentran instituciones como la Clínica Cleveland, en Estados Unidos, y el instituto RIKEN, en Japón, que ya emplean flujos de trabajo híbridos en proyectos de investigación científica.

Para IBM, el destino final de esta convergencia tecnológica es una integración cada vez más profunda con el mundo físico.

Mientras Chow identifica como reto principal la asignación eficiente de tareas entre CPU, GPU y QPU, Ruchir Puri visualizó una nueva etapa de la IA capaz de aprender directamente de la observación del entorno, más allá de los datos textuales.

“La realidad es mucho más rica que cualquier texto”, sugirió el investigador al describir una futura generación de sistemas inspirados en la forma en que los niños exploran y aprenden del mundo.

La apuesta de IBM es que el futuro de la computación no estará definido por máquinas cada vez más grandes compitiendo entre sí, sino por arquitecturas híbridas que combinen distintas tecnologías para resolver problemas concretos de manera más eficiente.

Al final, la propuesta de IBM es clara: el futuro de la tecnología no se escribirá con sistemas gigantes compitiendo entre sí, sino con arquitecturas híbridas y colaborativas diseñadas para ser, ante todo, útiles.

Yorktown Heights, Nueva York. En el marco de la NY Tech Week 2026, el CEO de IBM, Arvind Krishna, reveló los detalles de una inversión de 10,000 millones de dólares ejecutada junto al gobierno de Estados Unidos para desarrollar una computadora cuántica comercial a gran escala y una nueva fundición cuántica. La presentación se dio durante una entrevista en vivo para el podcast Masters of Scale, conducido por Bob Safian.

Mientras la mayoría de los líderes empresariales luchan por adaptarse a la Inteligencia Artificial (IA) y el mercado se satura justificando gastos masivos en infraestructura tradicional, IBM ha decidido destinar presupuesto a una tecnología que muchos aún consideran de ciencia ficción. Bajo la premisa de que quien conquiste este terreno primero obtendrá una hegemonía económica absoluta, Krishna definió la visión de la compañía:

“En nuestra industria, la industria tecnológica, se ha demostrado que si logras adelantarte a la curva y lo que estás haciendo es lo suficientemente difícil como para tener un par de años de ventaja, puedes generar retornos extraordinarios para ti y para tus clientes. Sentimos que la computación cuántica va a ser una de esas tecnologías”.

El proyecto no es un esfuerzo aislado del sector privado. El hecho de que la administración pública estadounidense co-financie la fundición cuántica valida que la ciencia detrás del proyecto ha superado la fase teórica. “La prueba de esto está tanto en nuestra inversión de 10,000 millones de dólares (lo que significa que esperamos ver un retorno real) como en el hecho de que el gobierno haya aceptado invertir, porque esa es una señal de que hicieron su tarea y coincidieron en que es hora de escalar esto como industria”, indicó Krishna.

El salto cuántico en la medicina comercial

Durante la plática, Arvind Krishna detalló que mientras las CPU tradicionales y las GPU (diseñadas para mapas de matrices que permiten la IA) procesan de forma lineal o paralelizada, la computación cuántica resuelve problemas que a los chips actuales les tomaría una eternidad calcular. “Ser 10,000 veces más rápido es un montón; de hecho, puedes hacer algo en un día que te habría llevado años completar. ‘Años’ significa que no es práctico”, argumentó.

Mencionó que esta capacidad ya muestra aplicaciones comerciales e industriales. A través de su alianza de investigación médica con la Cleveland Clinic, IBM ha registrado una aceleración sin precedentes en la simulación de estructuras atómicas:

-Verano de 2025: El sistema simulaba únicamente moléculas de 5 átomos.

-Invierno pasado: La capacidad se elevó a 300 átomos.

-Abril de 2026: Rompieron la barrera histórica alcanzando los 12,000 átomos, logrando mapear la tripsina (una parte esencial de las proteínas).

“En abril, hicieron 12,000 átomos. Ahora están entrando en el reino de las proteínas… Si puedes comprender las propiedades de una proteína utilizando unos pocos minutos de computación, ahora puedes entender qué molécula (es decir, un fármaco) puede unirse a ella para detener su comportamiento nocivo. Acabamos de abrir una vía completamente nueva para la medicina que ni siquiera existía antes”.

En contraste con el optimismo cuántico, Krishna lanzó una severa advertencia sobre los flujos de capital que se están inyectando en el mercado de la Inteligencia Artificial, calificando las proyecciones financieras de la industria como insostenibles a largo plazo. Al analizar la masiva construcción de infraestructura, el ejecutivo detalló que si las promesas de activar 125 gigavatios en Centros de Datos de IA en los próximos dos o tres años se consolidan como compromisos reales, el gasto de capital (CapEx) global escalará a niveles astronómicos.

“Eso representa entre 8 y 12 billones en gastos de capital (CapEx) en total. No en un año, sino en total. Ahí es donde llego al punto en que no veo la lógica económica de eso en absoluto. Porque eso implicaría cerca de un billón de dólares en ganancias, lo que en el mejor de los casos significaría 4 billones o más en ingresos”.

El ejecutivo anticipó una dura corrección del mercado donde algunos van a prosperar, pero otros van a decepcionar. Además, apuntó que debido a que los modelos fundacionales de IA se están transformando rápidamente en productos genéricos (commodities), “no hay espacio para una docena de modelos fundacionales. ¿Hay espacio para tres o cuatro? Probablemente. Pero dado que hay una docena compitiendo a nivel mundial, te indica que no todos van a funcionar”.

Proyecto Lightwell: IA defensiva contra el cibercrimen

También dio a conocer que IBM invertirá 5,000 millones de dólares para el Proyecto Lightwell. Esta iniciativa de emergencia identifica y parcha, de forma automatizada, las vulnerabilidades surgidas tras el lanzamiento de modelos de IA accesibles como Mythos (Anthropic), los cuales han democratizado el cibercrimen al rebajar las barreras técnicas.

Krishna aceptó que herramientas como Mythos han facilitado los ataques masivos: “Lo que sí hizo fue ampliar la superficie de ataque, de modo que ya no necesito a uno de esos 100 expertos para hacerlo, ahora lo puede hacer alguien con habilidades promedio. Eso es definitivamente algo de lo que preocuparse”.

El Proyecto Lightwell utiliza la propia IA defensiva de IBM para revertir la situación, actuando como una central de inteligencia que distribuye parches de seguridad de forma anónima y masiva: “Sí, estamos dedicando a mucha gente a esto, pero a pesar de dedicar a tanta gente, sin el uso de las herramientas de IA actuales habría sido imposible para nosotros avanzar y decir: ‘Si nos das una pieza de código abierto, podemos darte lo que creemos que es un parche o una corrección muy bien construida contra esa vulnerabilidad'”.

Krishna concluyó reiterando que ignorar los presupuestos de seguridad en la era digital es una falla inminente: “¿Por qué estás atacando la infraestructura cibernética? Porque hoy ahí es donde están los datos, que es donde está el dinero… Yo diría que si no estás pensando en protegerte, es solo cuestión de tiempo. Terminará ocurriendo”.

Yorktown Heights, Nueva York. En medio de los bosques del estado de Nueva York se encuentra uno de los lugares donde se diseña parte del futuro tecnológico del mundo. Se trata del Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM, un laboratorio diseñado por el arquitecto Eero Saarinen, cuya estructura curva de cristal alberga el desarrollo de avances en Inteligencia Artificial (IA), computación cuántica y nuevos algoritmos.

Durante la visita, George Tulevski, director del IBM Think Lab, destacó el valor del complejo dentro de la estrategia de la compañía. “Quizás lo más interesante de este edificio es que sigue siendo un laboratorio en funcionamiento”, comentó. Aproximadamente la mitad de las instalaciones albergan espacios especializados donde se gestan las tecnologías que luego darán el salto al sector comercial.

Para el directivo, la computación moderna ha dejado de ser una tecnología única para convertirse en un conjunto de herramientas complementarias. “La industria avanza hacia un modelo de computación cada vez más heterogéneo, donde diferentes arquitecturas conviven para resolver desafíos específicos. La misión de IBM Research es hacer avanzar tres modalidades clave de computación”, afirmó.

La primera es la computación de propósito general, sustentada en procesadores convencionales y sistemas como la computadora central de IBM. La segunda corresponde a la IA, que requiere infraestructuras distintas, basadas en GPUs y aceleradores especializados para entrenar e implementar modelos de lenguaje y aplicaciones empresariales. La tercera es la computación cuántica, una tecnología que promete resolver determinados problemas matemáticos de forma exponencialmente más rápida que los sistemas digitales actuales.

Para IBM, el verdadero desafío no consiste únicamente en desarrollar cada una de estas plataformas, sino en encontrar los puntos de convergencia entre ellas. “La computación se está volviendo cada vez más heterogénea”, explicó Tulevski. “Tenemos diferentes tipos de hardware, diferentes representaciones de datos y diferentes formas de resolver problemas. El reto es hacer que trabajen juntas”.

Aunque la conversación tecnológica suele centrarse en la Inteligencia Artificial o los procesadores cuánticos, la compañía considera que la verdadera base de esta evolución sigue siendo el silicio.

IBM opera una instalación de fabricación avanzada en Albany, Nueva York, donde investiga nuevas generaciones de semiconductores y tecnologías para llevar el escalamiento de transistores a sus límites físicos. Esta infraestructura no sólo sirve para desarrollar CPUs y aceleradores de IA, optimizados para reducir el consumo energético; también es utilizada para fabricar los procesadores cuánticos de IBM, cuyos cubits superconductores se construyen sobre sustratos de silicio.

La visita permitió observar de cerca uno de los componentes más críticos de esta infraestructura cuántica: el sistema de refrigeración necesario para mantener operativos los cubits. A diferencia de los chips convencionales, los procesadores cuánticos deben funcionar a temperaturas extremadamente bajas para preservar sus propiedades.

Durante la explicación, Tulevski mostró cómo el procesador se ubica en la parte inferior de una estructura que reduce gradualmente la temperatura desde el ambiente hasta tan sólo 15 milikelvin, un entorno de escala científica que resulta ser más frío que el espacio exterior. Para lograrlo, el sistema utiliza helio líquido y una refrigeración por dilución que mezcla dos isótopos (helio-3 y helio-4).

Este proceso extrae la energía residual hasta llegar al cero absoluto. Debido a estas condiciones extremas, todo el conjunto opera dentro de una cámara de vacío que protege al procesador de vibraciones, calor e interferencias externas. Sin este entorno controlado, los cubits perderían rápidamente la estabilidad necesaria para ejecutar cálculos cuánticos complejos.

Esta estrategia de investigación, orientada a la creación de un modelo de computación híbrida y heterogénea, se sostiene sobre cuatro pilares: silicio, IA, computación cuántica y algoritmos, indicó Tulevski. “En el campo de la IA, los investigadores trabajan en modelos más pequeños y especializados, herramientas para personalizar modelos fundacionales y plataformas que faciliten su integración en procesos empresariales”.

En computación cuántica, el trabajo abarca desde el diseño de procesadores y sistemas completos hasta algoritmos y aplicaciones científicas. “Necesitamos nuevos algoritmos capaces de moverse entre las Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs), las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) y los procesadores cuánticos”, señaló Tulevski. “Las representaciones de datos son diferentes y los problemas también lo son”.

El directivo dijo que uno de los conceptos más ambiciosos que desarrolla la empresa es la llamada “supercomputación centrada en la cuántica”. La idea consiste en integrar procesadores cuánticos dentro de los entornos de supercomputación actuales, donde hoy predominan miles de CPUs y GPUs. Más que conectar físicamente las máquinas, el desafío consiste en combinar dos formas completamente distintas de representar y procesar información: la computación digital tradicional y los circuitos cuánticos.

Según Tulevski, esta convergencia permitirá abordar problemas científicos extremadamente complejos en áreas como química, física y ciencia de materiales.

Aunque la computación cuántica suele asociarse con promesas futuras, IBM ya está mostrando aplicaciones concretas. “Uno de los proyectos más recientes fue realizado junto con Cleveland Clinic y el centro japonés Riken. Los investigadores lograron simular con precisión la energía de distintas conformaciones de proteínas, un cálculo extremadamente complejo para los sistemas tradicionales”, agregó.

El ejecutivo indicó que la investigación fue ampliada para analizar proteínas de aproximadamente 12 mil átomos, demostrando el potencial de la tecnología para acelerar descubrimientos en ciencias de la vida. “La empresa también trabaja con laboratorios nacionales en simulaciones relacionadas con experimentos de dispersión de neutrones y estudios avanzados de física”, dijo George Tulevski.

Asimismo, explicó que la estrategia se apoya en una red internacional que reúne a más de 300 organizaciones entre universidades, laboratorios nacionales, startups y empresas. Europa es una de las regiones con mayor actividad, con instalaciones como el sistema cuántico desplegado en San Sebastián, España; y uno de los dos centros públicos de datos cuánticos de IBM, ubicado en Ehningen, Alemania (el otro opera en Nueva York).

América Latina también forma parte de este ecosistema: en Brasil, IBM colabora con instituciones de investigación y organizaciones financieras para explorar aplicaciones de esta tecnología. Actualmente, cualquier usuario puede acceder gratis a sus sistemas cuánticos por periodos limitados. Además, empresas y centros de investigación pueden contratar capacidad dedicada o delegar la operación de sistemas propios a la compañía, con nuevos despliegues previstos en Chicago, India, Cleveland Clinic y el Instituto Politécnico Rensselaer (RPI).

Para George Tulevski, el verdadero salto cuántico de la industria ocurrirá cuando el software sea capaz de derribar las fronteras entre los sistemas actuales. “El éxito no vendrá de elegir entre el silicio, la IA o la física cuántica, sino de nuestra capacidad para orquestarlos”, concluyó el ejecutivo.