Cómo la computación cuántica impactará primero en energía, clima y logística

Cómo la computación cuántica impactará primero en energía, clima y logística es una pregunta menos “de ciencia ficción” y más de riesgo operativo: los primeros beneficios no vendrán por “romper internet”, sino por optimizar sistemas complejos donde hoy ya estamos al límite: redes eléctricas bajo estrés, modelos climáticos y de riesgo con alta incertidumbre, y cadenas logísticas cada vez más vulnerables a eventos extremos.

En OrbesArgentina, esto se lee con un lente claro: Emergencias y Clima Extremo. Cuando una ciudad enfrenta ola de calor, inundaciones, incendios o cortes masivos, el problema real es coordinación: qué se prioriza, dónde se envían recursos, y cómo se mantiene funcionando lo esencial.

Energía: optimizar la red antes del colapso

El primer “golpe” práctico de la computación cuántica será en optimización: decisiones que implican miles o millones de variables (generación, demanda, congestión, precios, mantenimiento, almacenamiento, microredes).

Hoy las redes se vuelven más difíciles de operar por la mezcla de renovables variables, demanda más eléctrica (climatización, movilidad), y eventos extremos que elevan el riesgo de fallas en cascada. En ese escenario, el valor es anticipación: reconfigurar la red, mover energía y reducir congestión minuto a minuto.

Ya hay investigación orientada a “problemas de energía reales” y a crear benchmarks de utilidad práctica para hardware cuántico, no solo demos académicas (ver el enfoque del laboratorio nacional de EE. UU. en “problemas más difíciles de energía”).

Para emergencias, el punto es directo: mejor optimización puede significar menos tiempo sin luz y menos interrupciones en servicios críticos (agua, salud, comunicaciones). No es magia: es mejor decisión bajo presión.

Clima: acelerar modelos y afinar el riesgo extremo

La computación cuántica no “hará desaparecer” la incertidumbre climática, pero puede acelerar partes clave del trabajo: simulación, optimización, y calibración de modelos. Lo más importante para gestión de riesgo no es solo el “promedio”, sino lo que se sale de la curva: eventos extremos, impactos en infraestructura, y vulnerabilidades cruzadas.

El IPCC remarca que la transición energética es central y que el clima y los extremos afectan sistemas energéticos (hidro, térmica, demanda, rendimiento). Eso convierte al clima en una variable operativa, no solo ambiental.

En términos concretos, el impacto “primero” aparece donde hay decisiones repetitivas que se pueden mejorar: pronóstico de demanda durante olas de calor, estimación de probabilidad de fallas por tormentas severas, y evaluación de rutas seguras cuando hay inundaciones.

Logística: rutas, inventarios y respuesta a emergencias

Si hay un territorio donde la optimización manda, es logística: rutas, asignación de flotas, ventanas de entrega, inventarios, puertos, last mile. Y cuando hay crisis, se convierte en logística de vida o muerte: ambulancias, evacuación, combustible, alimentos, generadores, insumos médicos.

La promesa cuántica aquí es reducir el costo de resolver problemas tipo “combinatorios” (muchas combinaciones posibles) y encontrar mejores planes en menos tiempo. El World Economic Forum (y trabajos asociados) ya lo plantea como oportunidad para manufactura y cadenas de suministro, incluyendo optimización de transporte y scheduling.

En clave OrbesArgentina: cuando el “just in time” falla por un evento extremo, necesitas resiliencia: inventarios mínimos inteligentes, rutas alternativas pre-calculadas y planes de contingencia dinámicos.

Por qué “primero” será optimización (y no ‘revolución total’)

Porque es donde el retorno puede aparecer aun con hardware imperfecto. En la práctica, veremos más “cuántica asistida” que “cuántica pura”: algoritmos híbridos donde una parte del cálculo se hace en sistemas clásicos y otra se delega a un recurso cuántico cuando conviene.

Energía, clima y logística comparten algo: son sistemas con muchas variables, con restricciones, y con costos enormes por decisión subóptima. Por eso son candidatos naturales para experimentar y capturar valor temprano. Incluso actores industriales y laboratorios priorizan casos donde se pueda medir utilidad con métricas claras (tiempo, costo, estabilidad, pérdidas).

Qué debería vigilar Argentina: señales tempranas y usos realistas

Para no caer en humo, conviene mirar señales “operativas”: