Computación cuántica en logística y transporte

Si le preguntas a un proveedor de computación cuántica por dónde empezar, muchas veces te va a decir “logística”. El ruteo de camiones, la programación de turnos y la carga de contenedores son problemas de optimización con una cantidad enorme de soluciones posibles, y para eso se diseñaron los equipos de recocido cuántico y algoritmos como QAOA. El argumento se entiende rápido. Los resultados reales son más modestos, y vale la pena conocerlos antes de gastar en computación cuántica en logística.

¿Qué han mostrado los pilotos de computación cuántica en logística?

Los pilotos de computación cuántica en logística han mostrado mejoras operativas en casos puntuales, como buses en Lisboa, grúas en el puerto de Los Ángeles o la secuenciación de la Ford Transit. Ninguno ha probado que la máquina cuántica supere en general a los mejores optimizadores clásicos, y casi todos usan solucionadores híbridos.

En cada caso, el detalle dice más que el titular.

Volkswagen puso a rodar en noviembre de 2019, con el operador CARRIS, nueve buses entre el aeropuerto de Lisboa y la sede del Web Summit, con 26 paradas. Un computador cuántico de D-Wave calculaba la ruta de cada bus casi en tiempo real para esquivar la congestión, junto con una predicción de demanda de pasajeros. Fue un despliegue real y pequeño: mostró que las piezas podían funcionar juntas, no que el ruteo cuántico le ganara al clásico.

En el muelle 300 del puerto de Los Ángeles, SavantX y Fenix Marine Services usaron un sistema de optimización que corría en hardware de D-Wave para programar camiones y grúas de patio. Reportaron más de 60% más entregas diarias por grúa y camiones que esperaban casi diez minutos menos por su carga. Son ganancias operativas de verdad. Lo que los reportes no separan con claridad es cuánto vino de la parte cuántica y cuánto de rediseñar el proceso y construir un gemelo digital.

Ford Otosan, la empresa conjunta de Ford y Koç Holding en Turquía, anunció el 31 de marzo de 2025 que tenía en producción una aplicación cuántica híbrida hecha con D-Wave para secuenciar vehículos Ford Transit en el taller de carrocería. El tiempo de programación bajó de 30 minutos a menos de cinco. La Transit tiene más de 1.500 variantes; de ahí la dificultad. Es manufactura, pero las matemáticas son las mismas de la programación de muelles o de turnos.

IBM y ExxonMobil estudiaron cómo formular el ruteo de buques de GNL entre puertos para que lo resolvieran algoritmos cuánticos, y lo publicaron en IEEE Transactions on Quantum Engineering. Los experimentos corrieron en simuladores. El aporte fue aprender qué formulaciones sirven para hardware cuántico.

¿Hay casos de computación cuántica en logística en Latinoamérica?

Los casos de computación cuántica en logística en Latinoamérica son pocos y siguen en investigación. El más directo es de Quantum-South, fundada en 2019 en la Universidad de Montevideo, cuyo algoritmo de optimización de carga aérea probó IAG Cargo desde mayo de 2022. En Brasil hay trabajo en mantenimiento aeronáutico con Embraer.

Quantum-South se describe como la primera startup cuántica de la región y fue el primer miembro latinoamericano de la IBM Quantum Network. En Brasil, la startup Dobslit hizo con Embraer y SENAI una prueba de concepto de mantenimiento predictivo que combina aprendizaje automático cuántico y redes neuronales para modelar el desgaste de brazos robóticos en manufactura aeroespacial. Además, QuIIN, el centro de tecnologías cuánticas creado en diciembre de 2023 en el campus de SENAI CIMATEC en Salvador de Bahía, desarrolla con Dobslit algoritmos para predecir necesidades de mantenimiento de aviones de Embraer.

En Colombia, México, Chile o Perú no conocemos pilotos públicos de computación cuántica en empresas de logística. Eso no significa que no haya exploraciones internas, pero sí que quien empiece ahora no llega tarde.

¿Cómo saber si un piloto cuántico de logística mejoró algo de verdad?

Un piloto cuántico de logística mejoró algo de verdad solo si le ganó a un optimizador clásico moderno sobre los mismos datos, no a un proceso manual o a una heurística vieja. La pregunta útil ante cualquier resultado grande es frente a qué se midió, y cuánto de la ganancia vino de rediseñar el proceso.

El ruteo de vehículos, la programación de turnos y el empaque tienen décadas de investigación clásica detrás, y los optimizadores comerciales resuelven instancias muy grandes. Los solucionadores híbridos de los pilotos anteriores hacen buena parte del trabajo en hardware clásico.

Muchas veces la comparación era un proceso manual o una heurística vieja, y un optimizador clásico moderno habría capturado buena parte de la ganancia. Si diriges una operación de última milla en Bogotá, Monterrey o Lima, la decisión útil es comparar tres opciones: un mejor optimizador clásico, una prueba híbrida cuántica y mejores datos para alimentar cualquiera de los dos.

A mediano plazo, los computadores cuánticos con corrección de errores podrían correr algoritmos de optimización con ventajas demostrables en algunas clases de problemas. Nadie sabe aún cuáles problemas logísticos se beneficiarán ni cuándo. Para planear, trata 2026 a 2030 como años de aprendizaje y experimentos pequeños, y revisa cada año con base en resultados publicados, no en las hojas de ruta de los fabricantes.

Lo que sí tiene fecha: activos conectados y firmas

La logística depende de dispositivos y documentos que duran más que un ciclo de software. Rastreadores GPS, unidades de telemática, sensores de cadena de frío, equipos portuarios y terminales de mano pueden quedarse muchos años en campo. Las declaraciones aduaneras, las facturas electrónicas que exigen la DIAN, el SAT o la SEFAZ, los conocimientos de embarque electrónicos y las APIs con clientes dependen de firmas digitales y TLS basados en RSA o curvas elípticas. Un computador cuántico grande los rompería. El NCSC del Reino Unido advirtió en su guía de marzo de 2025 que el IoT y los sistemas industriales probablemente serán de los más lentos en migrar.

El NIST publicó los estándares poscuánticos FIPS 203, 204 y 205 en agosto de 2024, y su borrador de transición NIST IR 8547 propone prohibir RSA y curvas elípticas en los niveles comunes para 2035. Un rastreador comprado en 2026 sin forma de actualizarse podría seguir instalado para esa fecha. Por eso el lugar más barato para actuar es la compra: exige agilidad criptográfica en cada contrato nuevo de rastreo o telemática.

Qué hacer este año

Escoge un problema de optimización que te cueste dinero: ruteo de última milla, programación de patio o turnos de conductores. Mide cómo lo resuelves hoy. Después decide si un mejor optimizador clásico, una prueba híbrida o ambos merecen un presupuesto pequeño. El descubrimiento de casos de uso cuánticos sirve para ese filtro, y la prueba de concepto cuántica híbrida hace la comparación con una línea base justa.

En paralelo, haz la lista de dispositivos conectados y sistemas de firma de los que dependes y pregúntales a los proveedores cómo van a migrar. La evaluación de preparación cuántica cubre los dos frentes en pocas semanas. Estamos abriendo proyectos por etapas; escríbenos para entrar a la lista de acceso anticipado.