Al ingresar en 2026, la inteligencia artificial continúa siendo un territorio en disputa conceptual. Persisten las discusiones sobre sus límites, su impacto en el trabajo humano y la necesidad —o no— de regular su desarrollo. En el plano jurídico, el debate oscila entre marcos normativos incipientes y planteos extremos, como la eventual atribución de personalidad jurídica a sistemas de IA. Sin embargo, mientras estas controversias siguen abiertas, el escenario tecnológico vuelve a correrse: la atención ya no se centra solo en cómo funciona la inteligencia artificial, sino en el entorno en el que comenzará a operar. Ese entorno es la computación cuántica.
Durante la última década, el avance de la IA respondió a una lógica relativamente previsible: más datos, mayor capacidad de cómputo y un consumo energético creciente. Esa ecuación permitió el desarrollo de modelos cada vez más complejos y con mayor incidencia en áreas tradicionalmente reservadas a la decisión humana. No obstante, hacia finales de 2025, el progreso empezó a mostrar sus propias tensiones internas. Cada salto tecnológico vino acompañado de costos más altos y de límites operativos difíciles de ignorar.
En ese contexto, la computación cuántica dejó de ser una promesa de largo plazo para convertirse en una variable concreta del presente. No se trata de un reemplazo inmediato de la computación clásica, sino de la aparición de un nuevo marco tecnológico que comienza a reconfigurar otras herramientas, entre ellas la inteligencia artificial.
Los datos disponibles refuerzan esta tendencia. Informes recientes sobre el desarrollo de la IA muestran un aumento sostenido y significativo en los costos de entrenamiento de los modelos de frontera. El AI Index Report 2024 señala que sistemas como GPT-4 o Gemini Ultra demandaron inversiones en cómputo que alcanzan decenas e incluso cientos de millones de dólares. A esto se suman las erogaciones multimillonarias en infraestructura y en investigación y desarrollo realizadas por las principales compañías del sector, lo que revela no solo la magnitud de los recursos necesarios, sino también una creciente concentración de capacidades técnicas y económicas en pocos actores.
La pregunta, entonces, ya no es si la computación cuántica llegará, sino de qué manera impactará en sistemas de inteligencia artificial que hoy operan sobre arquitecturas clásicas llevadas al límite. Los modelos actuales, cada vez más grandes y costosos, enfrentan restricciones energéticas y económicas difíciles de sostener en el largo plazo. La promesa cuántica no pasa necesariamente por construir modelos más grandes, sino por habilitar procesos de entrenamiento y optimización potencialmente más eficientes, capaces de reducir tiempos y costos.
La diferencia entre computación clásica y cuántica es profunda. Mientras la primera trabaja con bits que solo pueden adoptar el valor 0 o 1, la computación cuántica se basa en qubits, que pueden representar múltiples estados al mismo tiempo. Una analogía frecuente es la de una moneda lanzada al aire: mientras gira, no es cara ni cruz, sino ambas cosas a la vez. Solo al caer y ser observada, el resultado se define. Ese momento de indefinición es el espacio en el que opera la lógica cuántica.
La inteligencia artificial comienza ahora a aprender a desenvolverse en ese nuevo entorno. Esto no implica que adquiera conciencia o voluntad, pero sí que amplía de manera sustancial su capacidad de acción y de producción de efectos relevantes. En paralelo, se abre un frente crítico: gran parte de la infraestructura digital global descansa sobre sistemas criptográficos diseñados para resistir ataques desde la computación clásica. La posibilidad de que algoritmos cuánticos los vuelvan obsoletos ya no es una hipótesis remota, sino un escenario que ocupa a organismos técnicos y regulatorios en todo el mundo.
La transición hacia esquemas criptográficos post-cuánticos no es solo un desafío técnico, sino una decisión estratégica con impacto directo en la seguridad jurídica, la protección de datos personales y la confianza institucional. En este marco, la inteligencia artificial puede cumplir un doble rol: fortalecer los sistemas de defensa o acelerar su vulnerabilidad. Puede anticipar fallas, pero también explotarlas. La tecnología deja así de ser percibida como neutral y se consolida como un factor de poder que obliga a repensar los modelos de gobernanza existentes.
El escenario internacional acompaña este giro. La Organización de las Naciones Unidas declaró 2025 como el Año Internacional de la Ciencia y la Tecnología Cuántica, impulsando la visibilidad y la cooperación en este campo. En Argentina, el proceso también muestra avances: la Comisión Nacional de Energía Atómica promovió proyectos de desarrollo de procesadores cuánticos superconductores desde el Centro Atómico Bariloche; se consolidó la red federal QUBIT.AR; las universidades nacionales ampliaron 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.
Pensar la inteligencia artificial en el umbral cuántico implica reconocer que el cambio ya está en marcha. El modelo que sostuvo el desarrollo tecnológico de la última década comienza a mostrar signos de agotamiento, mientras nuevas formas de computar abren interrogantes que aún no tienen respuestas definitivas. La moneda sigue girando en el aire. El resultado todavía no está escrito. Pero cuando el sistema colapse en una nueva configuración, no habrá retorno posible. Y la forma que adopte ese futuro dependerá, en gran medida, de las decisiones que se tomen hoy.
Fuente: INFOBAE/Redacción TE.
