Computación cuántica en finanzas: qué puede hacer la banca

Si diriges tecnología, riesgo o seguridad en un banco o una aseguradora de América Latina, la respuesta corta es esta: la computación cuántica en finanzas todavía no le gana a los sistemas clásicos en ninguna tarea de producción, pero la amenaza que trae para el cifrado ya tiene plazos. Lo sensato en 2026 es hacer pocos experimentos, bien medidos, y dedicar el presupuesto serio a la migración poscuántica.

Abajo está la evidencia de cada parte, con fuentes.

¿Qué puede hacer hoy un banco con un computador cuántico?

Puede investigar. Los bancos grandes acceden sobre todo por la nube a computadoras cuánticas de IBM, Quantinuum y otros fabricantes y prueban algoritmos sobre versiones pequeñas de problemas reales: optimización, muestreo y aprendizaje automático. Ninguna de esas pruebas ha mostrado una ventaja que se sostenga en la operación diaria.

Eso no las vuelve inútiles. Sirven para formar un equipo, para saber qué problemas vale la pena seguir y para tener criterio frente a los proveedores que prometen ahorros. Pero se presupuestan como investigación y desarrollo, no como proyecto de eficiencia.

Este es el estado de cada caso de uso a septiembre de 2026:

La última fila es de otra naturaleza: no necesita un computador cuántico, es la defensa contra uno.

¿Qué demostraron HSBC e IBM con los bonos?

El 25 de septiembre de 2025, HSBC anunció que una prueba con IBM mejoró hasta en 34% la predicción de si una cotización en el mercado europeo de bonos corporativos terminaría ejecutándose, frente a técnicas clásicas habituales. Usaron procesadores IBM Heron en un flujo híbrido con computación clásica y datos reales de negociación a escala de producción.

La noticia circuló mucho en prensa y fue cuestionada el mismo día. Scott Aaronson, científico de la computación de la Universidad de Texas en Austin, señaló que el propio artículo mostraba que la mejora desaparecía cuando los circuitos se simulaban sin ruido. Para él, la ganancia venía del ruido del hardware, que funcionaba como una variable aleatoria más, y no de la computación cuántica. Lo llamó un “qombie”, un zombi de ventaja cuántica.

No hace falta tomar partido para sacar una lección. Un resultado que se desvanece en una simulación sin ruido no es base para montar una mesa de negociación. Si un proveedor te muestra un porcentaje parecido, pregunta cuál fue la línea base clásica, si el resultado se repite en otro hardware y cuántas configuraciones se probaron sin reportarse.

¿Y el experimento de JPMorganChase con Quantinuum?

Es más sólido y también más estrecho. En un artículo publicado en Nature el 26 de marzo de 2025, JPMorganChase, Quantinuum y laboratorios nacionales de Estados Unidos usaron el procesador de iones atrapados H2-1, de 56 cúbits, para generar números aleatorios que un computador clásico puede certificar como nuevos. Obtuvieron más de 70.000 bits aleatorios certificados, y la verificación consumió más de 1,1 exaflops de supercomputación clásica.

La aleatoriedad certificada tiene usos en criptografía y en demostrar que un sorteo o una asignación fue justa. Pero con ese costo de verificación no es un producto que un banco pueda comprar hoy. JPMorganChase también figura entre los primeros clientes del computador Helios de Quantinuum (noviembre de 2025), lo que indica que mantiene una línea de investigación abierta, no que tenga un uso en producción.

¿Cuándo podría la cuántica acelerar el cálculo de riesgo y derivados?

No con el hardware actual, y probablemente no antes de la década de 2030. Una estimación muy citada es de investigadores de Goldman Sachs e IBM, publicada en la revista Quantum en 2021: valorar ciertos derivados más rápido que con métodos clásicos requeriría unos 8.000 cúbits lógicos (el qubit corregido de errores) y una profundidad T de 54 millones, con un tiempo de ejecución cercano a un segundo.

Ahora compáralo con una de las hojas de ruta públicas más detalladas. IBM apunta a Starling en 2029, una máquina tolerante a fallos con 200 cúbits lógicos capaz de ejecutar 100 millones de compuertas. Es un salto grande y aun así queda lejos del umbral para derivados. Los algoritmos mejoran y las estimaciones bajan (la de romper RSA-2048 cayó mucho entre 2019 y 2025), así que la distancia puede acortarse. Pero quien le diga a un comité de riesgos que el Monte Carlo cuántico va a bajar costos de cómputo en 2027 no está hablando con cifras publicadas.

¿Qué cambia para una aseguradora?

Las mismas dos historias, con otro peso. En oportunidades, la tarificación y los modelos de capital dependen mucho de simulación Monte Carlo, así que aplica lo anterior: la aceleración existe en teoría y exige hardware tolerante a fallos en la práctica. Los modelos de catástrofes y de clima son candidatos lejanos a simulación cuántica, sin resultados publicados comparables al de HSBC.

En riesgo, las aseguradoras suelen estar más expuestas que los bancos. Una póliza de vida en Chile o un plan de salud en Colombia puede durar décadas, y los datos personales y médicos detrás deben seguir confidenciales durante todo ese tiempo. Lo que hoy se cifra con RSA o curva elíptica y alguien copia podría leerse cuando exista un computador cuántico suficiente. Eso es cosechar ahora, descifrar después, y es la razón por la que revisamos este riesgo en detalle en la página de computación cuántica para seguros.

La parte que sí tiene plazo: la criptografía poscuántica

Para una entidad financiera, el único tema cuántico con fechas es la migración a criptografía poscuántica (también escrita postcuántica). El NIST publicó los tres primeros estándares, FIPS 203, 204 y 205, el 13 de agosto de 2024. Su borrador IR 8547, de noviembre de 2024, propone declarar obsoletos RSA y curva elíptica de 112 bits de seguridad después de 2030 y prohibirlos después de 2035.

El sector financiero ya tiene su propia referencia. En enero de 2026, el Grupo de Expertos Cibernéticos del G7, que asesora a ministros de finanzas y gobernadores de bancos centrales, publicó una hoja de ruta. No es vinculante. Propone 2035 como meta general para la transición y sugiere atender los sistemas más críticos entre 2030 y 2032, en seis fases: concienciación y preparación, descubrimiento e inventario, evaluación de riesgos y planeación, ejecución, pruebas, y validación y monitoreo.

Los grandes proveedores van más rápido. Google fijó 2029 como plazo para su propia migración el 25 de marzo de 2026, empezando por autenticación y firmas digitales, y Microsoft adelantó la meta de su programa a 2029 el 30 de junio de 2026, con el argumento de que los computadores cuánticos capaces de romper el cifrado podrían llegar antes de lo previsto. Cuando tu nube, tu navegador y tu sistema operativo terminen en 2029, lo que quede sin migrar dentro del banco será el eslabón débil. En nuestro artículo sobre plazos de la migración poscuántica están las fechas por país y organismo.

¿Cómo afecta esto a la banca en Colombia, México y el resto de la región?

Ningún documento del G7 obliga a un banco en Bogotá, Monterrey o Lima. Pero las entidades latinoamericanas heredan esos plazos a través de bancos corresponsales, redes de tarjetas, proveedores de nube y casas matrices en el exterior.

La preparación es baja. Datos del IBM Institute for Business Value publicados el 3 de junio de 2026 muestran que solo el 33% de los ejecutivos colombianos encuestados está implementando criptografía resistente a la cuántica, y que el 71% de las organizaciones latinoamericanas señala la falta de habilidades especializadas como una barrera importante. En México, la Asociación Mexicana de Internet (AIMX) creó el 22 de septiembre de 2026 el Consejo Consultivo Quantum Safe México, para analizar estos riesgos y emitir recomendaciones a autoridades, reguladores y empresas. La hoja de ruta poscuántica para bancos de Latinoamérica desarrolla este punto país por país.

¿Cómo repartir el presupuesto cuántico de un banco en 2026?

La mayor parte va a criptografía y una parte pequeña, con límites claros, a experimentos. Para un banco mediano, un reparto razonable se ve así:

1. Inventario criptográfico primero. Ubica dónde RSA y curva elíptica protegen datos de larga vida: enlaces del core bancario, procesamiento de tarjetas, HSM, respaldos, APIs con aliados y productos de terceros. Todas las hojas de ruta, de la del G7 a la del NCSC británico, ponen este paso al principio. Nuestro servicio de migración a criptografía poscuántica arranca justamente en este paso.
2. Uno o dos experimentos acotados, solo si tienes equipo cuantitativo. Elige un problema con línea base clásica limpia, fija el umbral de éxito antes de empezar y documenta el resultado aunque sea negativo. Un descubrimiento de casos de uso cuánticos ordenado evita que esto termine en una demo para la junta directiva.
3. Una lista de señales. Decide de antemano qué hechos externos cambiarían tu plan: un fabricante que entregue cúbits lógicos con cierta tasa de error, o tu supervisor financiero publicando un plazo poscuántico.
4. Formación. Capacita a algunas personas de seguridad y de riesgo para que puedan leer artículos y evaluar a los proveedores sin intermediarios.

Si trabajas en un banco o una aseguradora y quieres saber dónde te toca la cuántica, revisa primero la página de banca y finanzas y después la evaluación de preparación cuántica: ordena tu exposición criptográfica según cuánto tiempo deben seguir secretos tus datos y te dice qué experimentos, si alguno, vale la pena financiar este año.