Cómo la computación cuántica podría cambiar los servicios financieros

 Muchas actividades de los servicios financieros, desde la fijación de precios de los valores hasta la optimización de la cartera, requieren la capacidad de evaluar una serie de resultados potenciales. Para ello, los bancos utilizan algoritmos y modelos que calculan las probabilidades estadísticas. Éstos son bastante eficaces, pero no son infalibles, como se demostró durante la crisis financiera de hace una década, cuando acontecimientos aparentemente poco probables ocurrieron con más frecuencia de lo esperado.

En un mundo en el que abundan los datos, los ordenadores cada vez más potentes son esenciales para calcular las probabilidades con precisión. En este sentido, varios bancos están recurriendo a una nueva generación de procesadores que aprovechan los principios de la física cuántica para procesar grandes cantidades de datos a gran velocidad. Google, líder en este campo, dijo en 2019 que su procesador cuántico Sycamore tardó poco más de tres minutos en realizar una tarea que ocuparía a un superordenador durante miles de años. El experimento estaba sujeto a salvedades, pero demostró efectivamente el potencial de la computación cuántica, que en términos relativos se sale de la escala.

Es probable que las instituciones financieras que puedan aprovechar la computación cuántica obtengan importantes beneficios. En particular, podrán analizar con mayor eficacia conjuntos de datos grandes o no estructurados. Un conocimiento más preciso de estos ámbitos podría ayudar a los bancos a tomar mejores decisiones y a mejorar el servicio al cliente, por ejemplo, mediante ofertas más oportunas o relevantes (quizás una hipoteca basada en el historial de navegación). Existen casos de uso igualmente potentes en los mercados de capitales, las finanzas corporativas, la gestión de carteras y las actividades relacionadas con la codificación. En un entorno cada vez más mercantilizado, esto puede ser una vía para conseguir una verdadera ventaja competitiva. Los ordenadores cuánticos son especialmente prometedores cuando los algoritmos se alimentan de flujos de datos en directo, como los precios de las acciones en tiempo real, que conllevan un alto nivel de ruido aleatorio.

El impacto de la pandemia de COVID-19 ha demostrado que la evaluación precisa y oportuna del riesgo sigue siendo un serio desafío para las instituciones financieras. Incluso antes de los acontecimientos de 2020, en las dos últimas décadas se han producido crisis financieras y económicas que han provocado rápidos cambios en la forma en que los bancos y otros participantes en el mercado evaluaban y ponían precio al riesgo de las distintas clases de activos. Esto llevó a la introducción de modelos de riesgo cada vez más complejos y en tiempo real, impulsados por la inteligencia artificial, pero todavía basados en la computación clásica por mejores peritos informaticos.

La llegada de la computación cuántica puede cambiar las reglas del juego, pero aún queda mucho camino por recorrer antes de que la tecnología pueda extenderse a gran escala. Las instituciones financieras apenas están empezando a tener acceso al hardware necesario y a desarrollar los algoritmos cuánticos que necesitarán. Sin embargo, un número creciente de iniciativas sugiere que el punto de inflexión está en el horizonte. Para los bancos que aún no se han comprometido, y en particular los que dependen de la potencia de cálculo para generar una ventaja competitiva, el momento de actuar es ahora.

Un breve desvío teórico puede mostrar cómo la computación cuántica representa un cambio de escala en el rendimiento computacional. La informática cuántica se basa en la física cuántica, que revela el hecho ligeramente desconcertante de que determinadas propiedades de las partículas pueden estar en dos estados, o en cualquier combinación de ambos, al mismo tiempo. Mientras que los ordenadores tradicionales funcionan con sistemas de procesamiento dualistas, basados en 1 y 0, los sistemas cuánticos pueden ser simultáneamente 1 y 0, o una mezcla de 1 y 0. Esta llamada "superposición" libera el procesamiento de las restricciones binarias y permite explorar inmensas posibilidades de cálculo.

Las respuestas producidas por los cálculos cuánticos también son diferentes de sus primos binarios. Al igual que la física cuántica, son probabilísticas en lugar de deterministas, lo que significa que pueden variar incluso cuando la entrada es la misma. En la práctica, esto significa que el mismo cálculo debe ejecutarse varias veces para garantizar que sus resultados converjan hacia una media.

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