La revelación llega desde Europa. Peter Sarlin, el emprendedor finlandés que vendió Silo AI a AMD por 665 millones de dólares, dejó luego su puesto al frente de AMD Silo AI y ahora preside dos nuevas apuestas: NestAI y QuTwo.
El hallazgo no es solo empresarial. QuTwo quiere que las compañías empiecen a trabajar hoy con una lógica pensada para la era cuántica, aunque la computación cuántica completa todavía no sea una herramienta diaria. La startup, financiada por la oficina familiar de Sarlin, PostScriptum, se define como un laboratorio de IA para ese futuro.
Sarlin subraya que la pieza clave no es adivinar una fecha. La clave es preparar el cableado antes de que llegue la nueva corriente. Por eso QuTwo ya trabaja con clientes reales como Zalando y con grupos financieros como OP Pohjola.
Con Zalando, por ejemplo, desarrolla agentes de estilo de vida, sistemas de IA que no solo buscan productos, sino que sugieren de forma proactiva artículos y experiencias. Es un cambio de mecanismo: la IA deja de actuar como un catálogo y empieza a funcionar como un asistente que se adelanta.
La mejor analogía es la de una casa con instalación eléctrica mixta. Hoy casi todo funciona con la red tradicional. Pero QuTwo diseña un interruptor central para que, cuando haya una fuente nueva de energía disponible, cada aparato use la corriente más adecuada sin que la familia tenga que pensar en cables, enchufes o voltajes.
Ese interruptor se llama QuTwo OS. Es una capa de orquestación informática, es decir, un sistema que decide dónde conviene ejecutar cada tarea. Si un problema rinde mejor en hardware clásico, va allí. Si en el futuro una parte se resuelve mejor con hardware cuántico, la deriva hacia esa pieza.
Y hay un detalle importante: no todo depende de esperar al ordenador cuántico perfecto.
El engranaje híbrido que ya se puede usar
QuTwo también apuesta por la computación inspirada en lo cuántico, una técnica que usa hardware clásico para imitar ciertos comportamientos cuánticos. En palabras simples, es como entrenar a un conductor en un simulador avanzado antes de que llegue el coche real. No reemplaza al vehículo final, pero permite ganar tiempo y ajustar reflejos.
Ese enfoque intermedio sirve para sortear las limitaciones actuales del hardware cuántico real, que todavía es frágil y costoso. Además, responde a una preocupación muy concreta: la IA consume cada vez más energía y algunos inversores creen que la computación cuántica podría aliviar parte de esa demanda en aplicaciones industriales.
QuTwo no aparece solo con una promesa. La empresa ya cerró asociaciones de diseño, acuerdos para construir el producto junto a clientes, valoradas en decenas de millones de dólares. Para las compañías, esa oportunidad funciona como una reserva temprana de lugar en una tecnología que todavía no está lista, pero que puede cambiar el mapa competitivo.
También importa quién está armando la central. El equipo reúne a más de 30 científicos en IA y computación cuántica. En el área cuántica aparecen nombres como Kuan Yen Tan, cofundador de IQM, y Antti Vasara, ligado a SemiQon. En el frente empresarial, acompañan Sarlin, Kaj-Mikael Björk y Pekka Lundmark, ex CEO de Nokia.
La señal de fondo es clara. QuTwo no vende una máquina milagrosa, sino un sistema robusto para que las empresas migren de forma progresiva desde la computación clásica hacia entornos híbridos, donde convivan chips tradicionales y cuánticos.
Si esa transición funciona, el usuario final quizá no note el cableado. Solo verá una respuesta más inmediata, recomendaciones más útiles y servicios más precisos. A veces, el verdadero hallazgo no es inventar una casa nueva, sino preparar a tiempo la instalación para la energía que viene.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
