La inteligencia artificial ante el umbral cuántico

Entrando en 2026, aún no logramos comprender cabalmente qué es la inteligencia artificial.

Seguimos debatiendo sus alcances, sus límites, sus impactos sobre el trabajo humano y, en el plano jurídico, no existe consenso respecto de qué regular, cómo regular, o incluso si hay que regular, llegando en algunos casos a plantearse hipótesis extremas como la atribución de personalidad jurídica a los sistemas de IA. Sin embargo, el escenario tecnológico vuelve a desplazarse. La discusión ya no se limita a cómo funciona la inteligencia artificial, sino que comienza a proyectarse sobre un nuevo entorno: la computación cuántica.

Durante años, la inteligencia artificial creció siguiendo una lógica relativamente estable. Más datos, más capacidad de cómputo, más energía. Esa estructura sostuvo el desarrollo de modelos cada vez más sofisticados, capaces de intervenir en ámbitos que antes solo estaban reservados a la decisión humana. Sin embargo, hacia el cierre de 2025, si bien el progreso no se detuvo, cada nuevo avance evidenció sus propios límites estructurales.

En ese contexto, la computación cuántica dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una variable concreta del presente tecnológico. No como un reemplazo inmediato de la computación clásica, sino como un nuevo entorno en el que otras tecnologías, y en particular la inteligencia artificial, comienzan a proyectarse y a reconfigurarse.

Informes recientes sobre el desarrollo de la inteligencia artificial, muestran que los costos de entrenar modelos de frontera han aumentado de manera significativa en los últimos años.

El AI Index Report 2024 documenta que el entrenamiento de modelos como GPT-4 y Gemini Ultra, implicó gastos de cómputo estimados en decenas y cientos de millones de dólares. En paralelo, estimaciones sobre el gasto en capacidad de cómputo de OpenAI durante 2024 muestran inversiones de varios miles de millones de dólares en infraestructura y en actividades de investigación y desarrollo, lo que pone de manifiesto la magnitud de los recursos necesarios para sostener el desarrollo de inteligencia artificial de frontera y evidencia una creciente concentración de capacidades técnicas y económicas en un número reducido de actores, con impacto directo sobre la apertura y la sustentabilidad del ecosistema tecnológico.

La pregunta ya no es si la computación cuántica llegará, sino cómo impactará sobre sistemas que hoy dependen de arquitecturas clásicas llevadas al límite. Los modelos actuales de inteligencia artificial, cada vez más grandes y costosos, enfrentan restricciones energéticas, económicas y operativas difíciles de sostener a largo plazo. La computación cuántica no promete modelos de IA más grandes, sino entrenamientos potencialmente más eficientes. Al abordar ciertos problemas de optimización y cálculo de manera distinta a la computación clásica, podría reducir el costo energético y económico.

Cabe aclarar en este punto que la diferencia entre computación clásica y computación cuántica es sustancial. La computación clásica opera con bits que solo pueden adoptar uno de dos estados posibles y mutuamente excluyentes, 0 o 1, en un momento dado. Para comprender la lógica cuántica, alcanza con un ejemplo simple, imaginemos una moneda lanzada al aire: mientras gira, no es cara ni cruz, todavía no se ha definido. Contiene ambas posibilidades al mismo tiempo. Recién cuando la moneda cae sobre la mesa y la observamos, el resultado se fija. En términos cuánticos, el sistema colapsa.

La computación cuántica trabaja precisamente en ese momento previo, cuando la moneda aún gira. La inteligencia artificial está aprendiendo a operar en ese nuevo entorno tecnológico, por lo cual pensar a la IA exclusivamente como una herramienta, hoy es insuficiente. No porque adquiera conciencia o voluntad, sino porque su capacidad de actuar, de decidir y de producir efectos relevantes se amplía de manera significativa.

Por otro lado, gran parte de la infraestructura digital contemporánea se apoya en esquemas criptográficos diseñados para resistir ataques desde la computación clásica. La posibilidad de que algoritmos cuánticos comprometan esos sistemas no es una hipótesis lejana, sino un escenario que ya ocupa a organismos técnicos y regulatorios.

La transición hacia esquemas criptográficos post-cuánticos no es solo una cuestión técnica, sino una decisión estratégica que impacta sobre la seguridad jurídica, la protección de datos personales y la confianza institucional.

En este nuevo escenario, la inteligencia artificial puede operar tanto como defensa o ataque. Puede fortalecer sistemas de protección, pero también acelerar su obsolescencia. Puede contribuir a la detección temprana de vulnerabilidades, pero también a su explotación.

La tecnología deja así de ser neutral y se convierte en un factor de poder que obliga a repensar los marcos de gobernanza existentes.

El escenario internacional no es ajeno a este cambio. La Organización de las Naciones Unidas declaró al 2025 como el Año Internacional de la Ciencia y la Tecnología Cuántica.

En ese marco, Argentina avanzó en iniciativas concretas. La Comisión Nacional de Energía Atómica impulsó proyectos de desarrollo de procesadores cuánticos superconductores desde el Centro Atómico Bariloche; se consolidó la red federal QUBIT.AR; universidades nacionales fortalecieron la formación y el equipamiento en tecnologías cuánticas; y el sistema científico local se integró a infraestructuras internacionales mediante el acceso a plataformas de computación cuántica en la nube, como IBM Quantum y Amazon Braket.

Pensar la inteligencia artificial en el umbral cuántico es aceptar que el cambio ya está en marcha. Que el modelo que sostuvo el desarrollo tecnológico de la última década comienza a agotarse y que nuevas formas de computar abren interrogantes que todavía no sabemos responder del todo. La moneda sigue girando en el aire. El resultado, aún no se ha definido.

Pero una cosa es segura: cuando el colapso ocurra, no habrá marcha atrás posible. Y la forma que adopte ese mundo dependerá, en gran medida, de las decisiones que tomemos en el presente.