Il quantum computing si sta spostando rapidamente dalle pagine degli articoli accademici alle agende delle aziende globali. Eppure, nonostante il crescente entusiasmo, è ancora circondato da miti e idee sbagliate. Cosa lo rende diverso dal computing classico? Cosa può davvero fare oggi — e cosa invece appartiene ancora alla fantascienza? 

In BIP xTech, crediamo che comprendere il quantum computing significhi distinguere la promessa dalla realtà. Questa tecnologia emergente non sostituirà i computer classici dall’oggi al domani, ma ha il potenziale per trasformare le industrie, accelerare l’innovazione e aprire nuove modalità per risolvere problemi che un tempo sembravano impossibili. 

Il contesto attuale: oltre l’hype

A differenza dei computer classici, che elaborano informazioni attraverso bit binari (0 e 1), i computer quantistici sfruttano i qubit (quantum bit), che possono codificare informazioni in più stati simultaneamente grazie a fenomeni di sovrapposizione ed entanglement quantistico. Questo apre possibilità computazionali senza precedenti.

Un esempio famoso è l’algoritmo di Shor, in grado di fattorizzare grandi numeri interi in modo esponenzialmente più veloce rispetto ai metodi classici, una svolta con implicazioni significative per la crittografia e la sicurezza.

Il settore, tuttavia, resta frammentato. Gli approcci hardware variano dai circuiti superconduttori ai sistemi fotonici fino agli atomi neutri. Questa diversità stimola l’innovazione, ma l’assenza di benchmark universali rende difficile per le aziende valutare la maturità della tecnologia o confrontare soluzioni in maniera coerente.

Separare promessa e realtà

Persistono diverse idee fuorvianti sul computing quantistico:

• Hype eccessivo: molti si aspettano che i computer quantistici accelerino ogni tipo di attività. In realtà, si distinguono nella risoluzione di problemi specifici, mentre i sistemi classici rimangono superiori in altri compiti.
• Maturità tecnica: i sistemi attuali richiedono condizioni non comuni, come processori superconduttori raffreddati vicino allo zero assoluto, rendendo impossibile avere un “laptop quantistico”. L’accesso più praticabile oggi è via cloud, sebbene alcune macchine on-premise possano essere installate, generalmente presso istituzioni pubbliche.
• Vantaggi non chiari: esistono accelerazioni comprovate per certi algoritmi, ma la superiorità su larga scala resta un tema aperto di ricerca scientifica.

Queste barriere generano un gap di conoscenza. Le aziende non dispongono di benchmark chiari per valutare la preparazione quantistica, mentre le competenze specialistiche per lo sviluppo di algoritmi quantistici restano scarse nel mondo industriale.

Rivoluzionare il panorama competitivo

Il computing quantistico potrebbe seguire una traiettoria simile all’Intelligenza Artificiale: i primi ad adottare questa tecnologia otterranno vantaggi a lungo termine, mentre i ritardatari rischiano di faticare a recuperare terreno.

Il potenziale trasformativo del quantum computing si estende a diversi ambiti:

• Problemi di ottimizzazione: logistica della supply chain e gestione di portafogli finanziari potrebbero beneficiare di una riduzione significativa della complessità grazie agli algoritmi quantistici.
• Miglioramento dell’AI: il quantum machine learning può accelerare l’addestramento dei modelli e consentire nuovi modelli di AI “quantistici nativi”.
• Ricerca farmaceutica e chimica: i sistemi quantistici simulano molecole e materiali con maggiore accuratezza rispetto ai modelli classici e possono affrontare nuove sfide rivoluzionando la R&D.

Le tendenze globali di investimento sottolineano l’urgenza. Gli Stati Uniti hanno mosso i primi passi, mentre l’Europa accelera i programmi di finanziamento pubblico per democratizzare l’accesso. Le aziende che iniziano sperimentazioni oggi saranno meglio posizionate quando la tecnologia si consoliderà.

Prepararsi al futuro quantistico

Il computing quantistico va considerato complementare e non sostitutivo del computing classico. Nel breve termine, i modelli ibridi – pre-elaborazione classica combinata con calcolo quantistico per sotto-problemi mirati – rappresentano la strategia più pragmatica.

• Costruire competenza: sviluppare consapevolezza tra i team tecnici e la leadership.
• Sperimentare via cloud: utilizzare piattaforme cloud per esplorare il potenziale quantistico senza grandi investimenti.
• Investire in partnership: collaborare con fornitori, istituti di ricerca e partner consulenziali per costruire la preparazione futura.

Come per l’AI, chi inizia presto a sviluppare competenze ed ecosistemi avrà un vantaggio decisivo quando l’hardware quantistico diventerà più stabile.

L’imperativo strategico

Il computing quantistico oggi può sembrare sperimentale, ma si sta rapidamente trasformando in una necessità strategica. I primi ad adottarlo ottengono non solo calcoli più veloci in alcuni casi, ma nuovi approcci alla risoluzione dei problemi, partnership più solide e competenze interne che crescono nel tempo.

Aspettare la piena maturità espone al rischio di svantaggio competitivo – come accaduto alle aziende che hanno ritardato l’adozione dell’AI.

Il momento per prepararsi è ora. Trasforma l’osservazione passiva in sperimentazione attiva e sviluppa le competenze che definiranno i leader di domani.

Pronto a scoprire come il computing quantistico potrebbe trasformare il tuo settore?

Nel prossimo articolo ti mostreremo come diversi settori stanno già investendo nel quantum computing e si stanno posizionando per il futuro.