La computación cuántica estado actual es uno de los temas que más titulares genera y, al mismo tiempo, uno de los más mal explicados. Entre los anuncios grandilocuentes de IBM, Google y las startups del sector, y las promesas de que «todo cambiará en diez años», resulta muy difícil saber dónde estamos de verdad. ¿Estamos ante el amanecer de una revolución tecnológica o ante otro ciclo de hype destinado a desinflarse? La respuesta, como casi siempre en tecnología, es mucho más interesante que cualquiera de los dos extremos.
Qué es un ordenador cuántico (sin que te duela la cabeza)
Un ordenador clásico trabaja con bits: unidades de información que son 0 o 1. Sin excepciones. Un ordenador cuántico trabaja con cúbits, que pueden ser 0, 1 o ambos a la vez gracias a un fenómeno llamado superposición. Añade el entrelazamiento cuántico —donde dos cúbits se correlacionan instantáneamente sin importar la distancia— y tienes la base de una máquina que puede explorar múltiples soluciones simultáneamente.
Eso, en teoría, la convierte en extraordinariamente potente para ciertos problemas. La palabra clave es «ciertos». Un ordenador cuántico no es un ordenador clásico más rápido. Es una herramienta diferente, útil para problemas específicos y prácticamente inútil para otros. Esta distinción es crucial y muy a menudo se pierde en la cobertura mediática.
Para entender la escala del reto, vale la pena mirar qué ha pasado con otras tecnologías que también prometían revolucionarlo todo. La computación cuántica tiene más en común con la evolución de la inteligencia artificial de los últimos veinte años que con un interruptor que se enciende de golpe. Y eso no es una mala noticia: es simplemente cómo funciona la ciencia aplicada.
El problema que nadie te cuenta: el ruido cuántico
El principal enemigo de la computación cuántica no es la falta de ideas ni de financiación. Es el ruido. Los cúbits son extraordinariamente sensibles a cualquier perturbación del entorno: temperatura, vibraciones, campos electromagnéticos. Cualquier interferencia externa hace que el sistema pierda su estado cuántico, un fenómeno llamado decoherencia.
Por eso los ordenadores cuánticos actuales trabajan a temperaturas próximas al cero absoluto —más frías que el espacio exterior— y dentro de cámaras aisladas con un cuidado casi obsesivo. Y aun así, los errores se acumulan. Los cúbits de los sistemas actuales son lo que se denominan cúbits físicos ruidosos: hacen cálculos, sí, pero cometen errores con una frecuencia que los hace poco fiables para aplicaciones críticas.
La solución teórica es la corrección de errores cuánticos: usar varios cúbits físicos para simular un único «cúbit lógico» libre de errores. El problema es que, según las estimaciones más conservadoras, hacen falta entre mil y diez mil cúbits físicos para construir un solo cúbit lógico robusto. Y los mejores sistemas actuales tienen, como mucho, unos pocos miles de cúbits físicos en total.
Dónde estamos realmente en 2025
IBM presentó en 2023 su procesador Condor con 1.121 cúbits, y en 2024 ha continuado expandiendo su hoja de ruta. Google, por su parte, anunció en diciembre de 2024 su chip Willow, capaz de resolver en cinco minutos un problema que a los superordenadores actuales les llevaría tiempos astronómicos. Suena impresionante. Y lo es, con matices.
El problema que resolvió Willow no tiene ninguna aplicación práctica conocida: fue diseñado específicamente para demostrar ventaja cuántica en un contexto de laboratorio. Es un hito científico real, pero está muy lejos de significar que podemos romper el cifrado de los bancos o descubrir nuevos medicamentos mañana por la mañana.
Microsoft ha apostado por un enfoque diferente: los cúbits topológicos, teóricamente más estables. En 2025 presentó avances en esta dirección, aunque la comunidad científica mantiene cierto escepticismo sobre el ritmo real del progreso. China, por su parte, lleva años invirtiendo cantidades ingentes en su propio programa cuántico, con resultados que son difíciles de verificar de forma independiente. En este campo, como ocurre con otras carreras tecnológicas entre grandes potencias, la geopolítica importa tanto como la física.
El consenso entre los investigadores más serios es que estamos en lo que se llama la era NISQ: Noisy Intermediate-Scale Quantum. Sistemas cuánticos ruidosos de escala intermedia. Interesantes, prometedores, útiles para investigación y para algunos problemas de optimización específicos. Pero aún muy lejos de la computación cuántica tolerante a fallos que cambiaría el mundo.
Para qué sirve (y para qué no) la computación cuántica hoy
Hay algo que los comunicados de prensa suelen omitir: los ordenadores cuánticos actuales ya son útiles en algunos contextos muy concretos. No en el sentido de «ya podemos hacer cosas imposibles antes», sino en el de «estamos aprendiendo a usarlos y encontrando nichos reales».
La simulación molecular es probablemente el área más prometedora a corto plazo. Simular con precisión cómo interactúan las moléculas es un problema computacionalmente enorme para los ordenadores clásicos, y es exactamente el tipo de tarea para la que los ordenadores cuánticos están diseñados. Esto tiene implicaciones directas en el diseño de nuevos materiales, fármacos y catalizadores químicos.
La optimización combinatoria es otro campo fértil: problemas de logística, rutas, distribución de recursos. Empresas como Volkswagen o Airbus ya experimentan con algoritmos cuánticos para optimizar flotas y rutas de tráfico, aunque con resultados todavía modestos comparados con los mejores algoritmos clásicos.
Lo que definitivamente no hace la computación cuántica hoy es romper el cifrado actual. El algoritmo de Shor, que teóricamente podría factorizar números enormes y así vulnerar la criptografía RSA, requeriría millones de cúbits lógicos. Estamos a décadas de eso, y mientras tanto la seguridad digital está evolucionando en paralelo hacia la criptografía post-cuántica.
La amenaza real que sí preocupa a los expertos: «harvest now, decrypt later»
Aquí es donde la especulación razonada se mezcla con la preocupación legítima. Existe una estrategia que los servicios de inteligencia conocen bien y que en inglés se llama harvest now, decrypt later: capturar datos cifrados hoy y descifrarlos en el futuro cuando los ordenadores cuánticos sean suficientemente potentes.
Si un actor —un Estado, por ejemplo— está recopilando sistemáticamente comunicaciones cifradas con la esperanza de descifrarlas en diez o veinte años, eso es un problema real, aunque no inmediato. No es ciencia ficción: es una preocupación que ha llevado al NIST de Estados Unidos a estandarizar en 2024 los primeros algoritmos de criptografía post-cuántica, diseñados para resistir tanto a ordenadores clásicos como cuánticos.
¿Hay evidencia de que esto esté ocurriendo a gran escala? Lo documentado es la preocupación institucional y la respuesta regulatoria. Lo hipotético es la magnitud real de esas operaciones de recopilación. Como siempre, conviene separar lo que sabemos de lo que imaginamos.
El dinero que hay detrás: quién apuesta y cuánto
La inversión en computación cuántica no ha parado de crecer. Según McKinsey, entre 2012 y 2024 se han invertido más de 40.000 millones de dólares en el sector a nivel global, sumando capital privado y público. Solo en 2023, la inversión superó los 2.000 millones de dólares en financiación de riesgo para startups cuánticas.
Esto tiene dos lecturas. La optimista: hay un ecosistema serio y financiado creciendo alrededor de esta tecnología. La escéptica: cuando hay tanto dinero en juego, los incentivos para inflar los logros y adelantar los plazos son enormes. No es exclusivo del sector cuántico —lo hemos visto con la inteligencia artificial, con los coches autónomos, con la fusión nuclear—, pero aquí la distancia entre lo que se anuncia y lo que se puede verificar de forma independiente es especialmente grande.
Hablando de plazos difíciles de cumplir, la energía de fusión nuclear lleva décadas prometiendo estar «a diez años vista». La computación cuántica útil a gran escala corre el riesgo de seguir el mismo patrón si no se gestiona mejor la comunicación pública.
Qué tecnologías dependen de que esto funcione
Uno de los aspectos menos discutidos de la computación cuántica es su papel como tecnología habilitadora. No es solo lo que ella misma puede hacer: es lo que desbloquea en otros campos.
La inteligencia artificial es el ejemplo más obvio. El entrenamiento de modelos enormes consume cantidades absurdas de energía y tiempo. Algunos investigadores creen que la aceleración cuántica podría transformar el entrenamiento de IA en ciertas tareas, aunque esto sigue siendo muy especulativo. Lo que sí parece más sólido es el uso de la IA para diseñar mejores algoritmos cuánticos, una simbiosis que ya está en marcha en laboratorios de todo el mundo.
Los materiales cuánticos también abren una puerta inesperada. La misma física que subyace a los ordenadores cuánticos ha llevado a avances en superconductividad y en el diseño de nuevos semiconductores. En ese sentido, los chips fotónicos que podrían reemplazar al silicio comparten con la computación cuántica una base teórica común: ambos explotan propiedades cuánticas de la materia que la electrónica clásica ignoraba.
La computación cuántica también podría acelerar el descubrimiento de materiales para baterías, un campo donde los avances son lentos precisamente porque simular el comportamiento electroquímico a nivel molecular es muy costoso computacionalmente. Las baterías de estado sólido llevan años esperando ese salto, y la simulación cuántica podría ser parte de la respuesta.
Lo que los investigadores dicen en privado
Fuera de los comunicados de prensa, la conversación en la comunidad científica es más matizada. Hay consenso en que la ventaja cuántica práctica llegará antes de lo que muchos escépticos creen, pero mucho después de lo que los comunicados de prensa sugieren.
Investigadores como John Preskill, quien acuñó el propio término «supremacía cuántica», han sido consistentemente honestos sobre los plazos: la computación cuántica tolerante a fallos, aquella que cambiaría las reglas del juego, probablemente requiera entre diez y veinte años más de trabajo duro. No es un fracaso de la tecnología, es la naturaleza del desarrollo científico real.
Lo que sí está pasando ahora, y tiene valor real, es el aprendizaje. Cada experimento, cada chip nuevo, cada error corregido enseña algo que acorta el camino. La ciencia funciona así: los fracasos informados también son progreso. El problema es que eso no genera titulares.
Hay también una dimensión de recursos que a menudo se obvia. Los ordenadores cuánticos actuales consumen enormes cantidades de energía para mantener sus sistemas de refrigeración. Escalar a millones de cúbits físicos con la infraestructura actual sería imposible. Necesitamos avances en ingeniería de materiales, en electrónica de control y en arquitecturas de corrección de errores antes de que hablar de aplicaciones masivas sea realista. En ese sentido, el camino hacia la nanotecnología como habilitadora de nuevos materiales también pasa, en parte, por estos mismos desafíos de escala.
¿Nos estamos haciendo las preguntas correctas sobre la computación cuántica?
La pregunta real no es si la computación cuántica llegará. Llegará, en alguna forma. La pregunta más interesante es quién la controlará, quién se beneficiará y qué precio pagará el resto. Si los ordenadores cuánticos útiles a gran escala terminan siendo infraestructura de unos pocos gobiernos y megacorporaciones, la brecha tecnológica entre actores globales podría ensancharse de una forma que hoy apenas imaginamos.
El estado actual de la computación cuántica es, en realidad, un espejo de cómo desarrollamos tecnología transformadora: con más promesas que certezas, con más inversión que resultados inmediatos, con más geopolítica que ciencia pura. No hay nada malo en eso mientras seamos honestos sobre dónde estamos. Y donde estamos, en 2025, es en los albores de algo real pero todavía sin forma definitiva.
Mientras los titulares sigan prometiendo revoluciones inminentes y los laboratorios sigan trabajando en reducir el ruido cúbit a cúbit, la pregunta que merece más atención no es cuándo llegará el ordenador cuántico universal. Es para quién estamos construyendo esta tecnología, y si tenemos algún plan para que la respuesta no sea, simplemente, «para quien pueda pagarla».
Preguntas frecuentes
¿Cuándo tendremos ordenadores cuánticos útiles para el día a día?
Probablemente no antes de diez o quince años para aplicaciones de gran impacto, y es posible que nunca para el uso doméstico directo. La computación cuántica está diseñada para resolver problemas muy específicos, no para reemplazar al ordenador o al móvil. Lo más probable es que llegue como servicio en la nube, invisible para el usuario final pero presente en industrias como la farmacéutica o la logística.
¿Es verdad que los ordenadores cuánticos pueden romper las contraseñas actuales?
Hoy, no. Los sistemas actuales están muy lejos de tener la capacidad necesaria para ello. El algoritmo que podría hacerlo teóricamente, llamado algoritmo de Shor, requeriría millones de cúbits lógicos estables, y los mejores sistemas actuales tienen apenas unos miles de cúbits físicos ruidosos. Es una amenaza futura real, no inmediata, y ya se están desarrollando soluciones de criptografía resistente a ataques cuánticos.
¿Qué diferencia hay entre un cúbit y un bit normal?
Un bit clásico solo puede ser 0 o 1. Un cúbit puede estar en una superposición de ambos estados simultáneamente hasta que se mide, momento en que «colapsa» a uno u otro. Esto permite a los ordenadores cuánticos explorar muchas posibilidades a la vez para ciertos tipos de problemas, aunque no significa que sean más rápidos en todo: son más eficientes solo para tareas específicas.
¿Debería preocuparme por la seguridad de mis datos frente a la computación cuántica?
A corto plazo, no especialmente. Pero si manejas información sensible que debe seguir siendo confidencial dentro de diez o veinte años, la estrategia «harvest now, decrypt later» es una preocupación legítima. Los organismos de seguridad ya recomiendan migrar progresivamente hacia estándares de criptografía post-cuántica, algo que las grandes organizaciones deben empezar a planificar ahora.
¿En qué se diferencia la apuesta de IBM, Google y Microsoft?
IBM apuesta por escalar cúbits superconductores y ya ofrece acceso en la nube a sus sistemas. Google también usa superconductores y busca demostrar ventaja cuántica en problemas concretos. Microsoft ha elegido un camino más arriesgado con los cúbits topológicos, teóricamente más estables pero mucho más difíciles de construir. Los tres enfoques son legítimos y ninguno ha demostrado todavía ser el ganador definitivo.
¿Qué es la era NISQ y por qué importa?
NISQ significa Noisy Intermediate-Scale Quantum, es decir, sistemas cuánticos ruidosos de escala intermedia. Es el término que describe el momento actual: ordenadores cuánticos con cientos o miles de cúbits físicos, pero con tasas de error significativas. Son útiles para investigación y para algunos problemas de optimización, pero todavía no para las aplicaciones transformadoras que se suelen prometer en los titulares.
