El pasado 25 de septiembre la compañía global de servicios financieros The Hongkong and Shanghai Banking Corporation -HSBC- anunció un hito real que saca la computación cuántica del laboratorio posicionándola en el mundo financiero concreto.
El HSBC utilizó una computadora cuántica de IBM (procesadores Quantum Heron) para mejorar la probabilidad de éxito de cotizaciones al negociar bonos corporativos. Al combinar el poder de la computación cuántica con los sistemas clásicos, el banco informó haber obtenido una mejora de hasta el 34% en la precisión para estimar si operaciones de compra-venta de obligaciones europeas se concretarían al precio cotizado, obteniendo de esa forma una ventaja competitiva al descubrir señales de precio “escondidas” en los complejos y ruidosos datos del mercado que los modelos clásicos no pueden identificar.
Este nuevo caso no es un hecho aislado, sino que se suma a una serie de intentos recientes del sistema financiero global por explorar la computación cuántica. Bancos e instituciones como Citi, Goldman Sachs y centros de innovación financiera han realizado pruebas en áreas como la optimización de portafolios de inversión, la valoración de derivados, la gestión de riesgos y la detección de fraudes. Aunque la mayoría de estos proyectos aún se encuentran en fase experimental y con resultados limitados por el estado actual del hardware cuántico, marcan una tendencia clara: el sector financiero está entre los primeros en buscar ventajas competitivas a través de esta nueva frontera tecnológica.
Este nuevo caso no es un hecho aislado, sino que se suma a una serie de intentos recientes del sistema financiero global por explorar la computación cuántica
Estas novedades se encuadran en el desarrollo de una nueva generación de inteligencia artificial predictiva, conocida como QML -Quantum Machine Learning-. Se trata de un replanteo de algunos algoritmos de aprendizaje automático que busca aprovechar el potencial de la computación cuántica. No obstante, hoy la mayoría de los avances en este campo son híbridos (combinaciones de computación clásica y cuántica) y la QML todavía se encuentra en una etapa experimental.
Supremacía cuántica
El término “supremacía cuántica” fue acuñado por el físico teórico John Preskill en 2012 cuando planteó cómo un ordenador cuántico podría superar a un ordenador clásico en la resolución de un problema específico.
Al basar su funcionamiento en principios de física cuántica (superposición, entrelazamiento, no clonación de estados, entre otros), el computador cuántico puede explorar un número enorme de posibilidades en forma simultánea. Esto lo puede hacer más rápido que los computadores clásicos para resolver ciertos problemas muy complejos, como optimizar carteras de inversión, simular comportamientos de los mercados financieros o romper códigos de seguridad, procesos que integran el corazón del sistema financiero.
El término “supremacía cuántica” fue acuñado por el físico teórico John Preskill en 2012
El avance significativo de este tipo de tecnologías disruptivas, que actualmente se enfoca fundamentalmente en el campo de la inteligencia artificial, se enmarca en la batalla geopolítica que libran las principales potencias mundiales por alcanzar la supremacía tecnológica. La carrera entre Estados Unidos y China por desarrollar computadoras cuánticas tendrá un impacto directo en la arquitectura del sistema financiero global.
Empresas norteamericanas como la mencionada IBM, a que se suman Google y Microsoft, entre otras, vienen probando algoritmos cuánticos para optimización de carteras de inversión, pricing de derivados y gestión de riesgos, mientras que en China actores como Alibaba Cloud y Origin Quantum exploran aplicaciones en criptografía y en modelos de mercado.
Ambas superpotencias recelan de la posibilidad que su rival estratégico sea el primero en alcanzar el denominado “Qday”, expresión que hace referencia al momento en que una computadora cuántica suficientemente potente logre romper los actuales sistemas criptográficos de clave pública.
El dominio de esta tecnología podría definir qué países y corporaciones controlarán las próximas generaciones de la infraestructura financiera, la seguridad en pagos y ventajas en trading algorítmico, convirtiendo la computación cuántica en un eje estratégico de competitividad económica y soberanía digital.
Oportunidades en el sistema financiero
Como pone en evidencia puntualmente el anuncio del HSBC de la semana pasada, la computación cuántica abre oportunidades concretas para resolver problemas financieros complejos con mucha más rapidez y precisión que la computación clásica. Un área clave donde puede volcarse esta tecnología es la optimización de carteras de inversión, donde los algoritmos cuánticos permiten analizar millones de combinaciones de activos, riesgos y escenarios en segundos, algo que hoy requiere enormes recursos de cálculo y tiempos elevados de procesamiento.
La computación cuántica abre oportunidades concretas para resolver problemas financieros complejos
También ofrece ventajas para la determinación de valores de productos financieros “derivados” y simulación de mercados, donde se necesitan cálculos probabilísticos muy intensivos para estimar precios y coberturas bajo distintas condiciones. Estas capacidades pueden traducirse en decisiones de inversión más rentables y en una gestión de riesgos más robusta.
La ciberseguridad y la infraestructura de pagos constituyen otras áreas en la que esta tecnología abre un sinfín de oportunidades. Los avances cuánticos impulsan el desarrollo de criptografía post-cuántica y distribución cuántica de claves, que refuerzan la protección de datos financieros frente a ataques cada vez más sofisticados.
Por su parte, los bancos centrales y entidades financieras pueden usar la computación cuántica para simular escenarios macroeconómicos y de estrés de forma más detallada, mejorando la supervisión y la estabilidad financiera. En conjunto, estas aplicaciones posicionan a la computación cuántica como una tecnología capaz de transformar tanto la eficiencia operativa como la seguridad y resiliencia del sistema financiero global.
Riesgos presentes y futuros
En relación con los riesgos de esta nueva tecnología en el mundo financiero, el Banco de Pagos Internacionales (BIS) publicó recientemente un artículo (BIS Papers No 158 Quantum-readiness for the financial system: a roadmap) en el que advierte una situación aparentemente paradójica: los peligros que plantean las computadoras cuánticas son más inminentes que su horizonte de desarrollo.
La ciberseguridad y la infraestructura de pagos constituyen otras áreas en la que esta tecnología abre un sinfín de oportunidades
Una amenaza fundamental ya presente puede resumirse en la frase “recoger ahora para descifrar después” (harvest now, decrypt later). Esto significa que agentes maliciosos pueden interceptar y almacenar hoy datos cifrados —como transacciones financieras, pagos o comunicaciones sensibles— con la expectativa de desencriptarlos en el futuro, una vez que la tecnología cuántica madure lo suficiente.
Las implicancias son enormes: operaciones que hoy creemos privadas podrían ser expuestas retroactivamente, comprometiendo la confidencialidad de bancos, gobiernos, empresas y ciudadanos.
En términos sencillos, el sistema actual de protección criptográfica se basa principalmente en dos métodos:
- RSA (siglas de Rivest, Shamir y Adleman), que fundamenta su seguridad en la dificultad de factorizar un número muy grande compuesto por el producto de dos primos, y
- ECC (criptografía de curvas elípticas, por sus siglas en inglés), que se apoya en la dificultad de resolver el problema del logaritmo discreto en curvas elípticas.
Esta protección, que hoy sustenta la seguridad digital, puede resultar endeble frente a algoritmos cuánticos como el de Shor, que en teoría podrían resolver estos problemas de manera exponencialmente más rápida que cualquier computadora clásica. Hasta ahora, las demostraciones de Shor en hardware cuántico han sido a muy pequeña escala (factores de enteros de pocas decenas de bits), lejos de los tamaños reales de claves usados en producción. Sin embargo, prueban el principio y confirman la amenaza potencial.
Los bancos centrales y entidades financieras pueden usar la computación cuántica para simular escenarios macroeconómicos y de estrés de forma más detallada
Por esta razón, el universo cripto en particular y el sistema financiero en general observan con creciente preocupación el avance cuántico. A diferencia de sistemas centralizados donde la actualización de protocolos es más rápida, plataformas con gobernanza más descentralizadas como Bitcoin podrían tener mayores dificultades para reaccionar con la suficiente celeridad si se alcanza un salto tecnológico repentino.
Por su parte, dentro de la ‘hoja de ruta’ de Ethereum (la segunda criptomoneda en tamaño a nivel mundial) se prevé una creciente adopción de técnicas criptográficas basadas en pruebas de conocimiento cero (ZKP), una innovación disruptiva utilizada principalmente para mejorar la privacidad y la escalabilidad de la red. Conceptualmente, una ZKP es un algoritmo matemático que permite verificar información -como la validez de una transacción o la identidad de un usuario- sin necesidad de revelar los datos subyacentes. En forma paralela, la hoja de ruta de Ethereum también contempla la exploración de soluciones de criptografía resistente a ataques cuánticos para proteger a la Blockchain de las posibles amenazas de las computadoras cuánticas.
El universo cripto en particular y el sistema financiero en general observan con creciente preocupación el avance cuántico
La amenaza no se limita a monedas y activos digitales: compromete también infraestructuras críticas como los sistemas de liquidación de pagos en tiempo real, contratos digitales y redes interbancarias. Una ruptura de la criptografía actual podría generar una crisis de confianza, liquidez y corridas financieras a escala global.
El estudio del BIS antes mencionado advierte que los incidentes cibernéticos derivados de vulnerabilidades criptográficas dentro del sistema financiero pueden amenazar directamente la estabilidad global, lo que convierte la ciberseguridad cuántica en una prioridad estratégica para bancos centrales e instituciones financieras
Posibles respuestas tecnológicas
La comunidad criptográfica lleva más de una década trabajando en nuevos métodos para mitigar este riesgo. Actualmente existen diferentes opciones en distintas etapas de madurez: algunas ya implementables y otras aún en fase de investigación y desarrollo.
Los supervisores financieros de todo el mundo enfrentan un desafío estratégico y urgente ante el avance de la amenaza cuántica.
Existe consenso entre los reguladores financieros de que la criptografía vulnerable debe ser reemplazada por nuevas soluciones resistentes a la computación cuántica mucho antes de que estas máquinas alcancen plena madurez. En este contexto, organismos como el Banco de Pagos Internacionales (BIS) y el Fondo Monetario Internacional (FMI) destacan la urgencia de migrar hacia los nuevos estándares de Criptografía Post-Cuántica (PQC).
La comunidad criptográfica, liderada por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EEUU, seleccionó en 2022 los primeros algoritmos candidatos a convertirse en estándares globales de criptografía pos-cuántica, actualmente en proceso de validación formal. Se recomienda a las instituciones comenzar a implementar estos algoritmos en un enfoque de transición híbrida, que combine la criptografía clásica y la nueva. Los principales algoritmos son: ML-KEM (Kyber) para intercambio de claves y encriptación, y ML-DSA (Dilithium) para firmas digitales.
En este contexto el ecosistema financiero argentino público (Banco Central y Comisión Nacional de Valores) y privado (bancos, fintechs y proveedores de tecnología e infraestructura) enfrenta un desafío tecnológico mayúsculo de capacitación, articulación, e implementación ante el advenimiento de la computación cuántica, enlazado con la creciente adopción de la inteligencia artificial y con el desarrollo de tecnologías de registro distribuido como blockchain.
Weitz es expresidente de CNV y Profesor de Finanzas Tecnológicas. Universidad de Buenos Aires. Días esp Profesor de posgrado Gestión Estratégica de la Tecnología Informática (GETI) de la Universidad Nacional Rosario
