«La computación cuántica es el salto cualitativo y cuantitativo en términos de computación que la inteligencia artificial necesita para abordar problemas más complejos en muchos campos de los negocios y la ciencia.»
Se hace necesario mencionar que el modelo económico lineal está en crisis y se hizo mucho más visible con esta emergencia sanitaria en el mundo. Por esta razón se ha visto fortalecida la aparición de un nuevo modelo basado en economía circular. Mientras tanto hemos estado viviendo a partir del año 2006 una revolución industrial 4.0, gracias a avances tecnológicos que han acompañado a la inteligencia artificial, al aprendizaje profundo y el aprendizaje de las máquinas sumado al desarrollo de las redes neuronales.
Hoy ya estamos a las puertas de la industria 5.0 o la quinta revolución industrial, donde se está conectando lo digital, lo biológico y lo físico creando una nueva realidad de las cosas. Se nos presentan grandes desafíos, pensando, reflexionando, diseñando cómo nos reinventamos cuando en cinco años más por ejemplo un alto porcentaje del trabajo que realizamos los humanos será hecho por máquinas. A la vez que las inteligencias artificiales estarán programando por sí solas y también a seres sintéticos, robots humanoides. Sin embargo, cabe en este breve espacio aclarar algunos conceptos para que sean más fáciles de digerir:
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Inteligencia Artificial
Ciencia que estudia el desarrollo de aplicaciones y máquinas dotadas con capacidades cognitivas que el razonamiento humano usa a la hora de resolver problemas.
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Machine Learning
Subconjunto de la inteligencia artificial que permite a dichos sistemas la capacidad de aprender a partir de la experiencia.
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Deep Learning
Subconjunto del Machine Learning que se basa en el uso de redes neuronales profundas para el aprendizaje automático.
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Redes Neuronales
Es cierto que no son puramente un subconjunto del Deep Learning, pero sí que constituyen la columna vertebral de este campo.
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Lo que ha venido a dar el sustento y un veloz crecimiento para estas tecnologías, es la capacidad de cómputo, la cual es cada vez mayor a la vez el big data. También cabe destacar la aparición de la computación cuántica, que si bien es cierto que todavía está en fase de experimentación, ya el año 2019 IBM lanzó su primer computador cuántico de 20 Qbits y se colocó la meta para fines del 2023 tener uno de 50 Qbits, y hoy presta servicios con computación cuántica a través de la nube, lo cual viene a revolucionar aún más lo que estamos mencionando en esta nueva revolución industrial 5.0.
En este contexto diremos que los computadores cuánticos no solo permiten simular mucho mejor la naturaleza, sino también ejecutar algoritmos que para los ordenadores convencionales son impracticables, ya que tardarían demasiado tiempo (en algunos casos, incluso el mayor supercomputador del mundo, varios millones de años) o necesitan una memoria casi infinita.
Recordarán que en el año 2019 Google anunció la “supremacía cuántica” con un experimento diseñado por el español Sergio Boixo: un ordenador cuántico logró hacer en unos minutos algo que a un superordenador convencional le llevaría miles de años. Aparecen miles de aplicaciones interesantes para este nuevo tipo de informática en campos como por ejemplo: la economía, servicios financieros, química, medicina y salud, logística y cadena de suministro, energía y agricultura. Así la computación cuántica impacta de modo fundamental en la ciberseguridad y en la Inteligencia Artificial.
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Con lo escrito anteriormente, he dicho que los computadores cuánticos están diseñados para una mayor precisión y eficiencia que los computadores convencionales. A corto plazo, lejos de reemplazar a los tradicionales, los ordenadores cuánticos van a necesitar de éstos como apoyo a sus capacidades específicas, como la optimización de sistemas. Diremos con certeza que la computación cuántica es el salto cualitativo y cuantitativo en términos de computación que la inteligencia artificial necesita para abordar problemas más complejos en muchos campos de los negocios y la ciencia.
¿Estamos preparados para adoptar estas tecnologías en nuestros modelos de negocio?