En el entorno laboral actual, las herramientas y servicios de IA se están volviendo cada vez más comunes. Encontrar los casos de uso adecuados, donde la tecnología realmente pueda generar un impacto tangible, es una prioridad creciente para las organizaciones. Este artículo explora cómo la IA puede transformar la contabilidad y las finanzas al automatizar procesos, agilizar el manejo de grandes volúmenes de datos y liberar a los profesionales para tareas de mayor valor.

Durante el Xerocon 2026 en Londres, tuve la oportunidad de conversar con Akankshu Dhawan, vicepresidente senior de Producto y Tecnología de Xero, para conocer su visión sobre el crecimiento de estas soluciones y la manera en que la empresa aborda la integración de IA en su ecosistema. Xero se ha destacado por escuchar a sus usuarios y priorizar la transformación y la personalización en sus ofertas, lo que a juicio de Dhawan, es clave para construir productos efectivos en un entorno tecnológico que cambia a gran velocidad.

La contabilidad y la teneduría de libros son casos de uso claros para la IA: la capacidad de procesar procedimientos complejos y tareas repetitivas de forma automatizada puede reducir errores y liberar tiempo para tareas de mayor impacto estratégico. Sin embargo, esta promesa requiere una experiencia de usuario intuitiva, especialmente para profesionales que han pasado de métodos analógicos a herramientas digitales y, hoy, a soluciones impulsadas por IA. En particular, para clientes pequeños y startups, donde un error contable puede acarrear consecuencias significativas, la claridad y el control deben estar en primer plano.

Según Dhawan, la meta es proporcionar “la máxima calma posible”: si los contadores sienten que mantienen el control y cuentan con un conjunto adecuado de herramientas de control, la adopción de IA puede realizarse con el menor nivel de ansiedad. En este marco, Xero ha desarrollado JAX, su plataforma de IA que persigue una inteligencia responsable, integrada dentro de un sistema operativo llamado Xero OS. Este enfoque busca convertir la IA en una parte confiable de todos los productos, con una filosofía de supervisión y responsabilidad.

Una ventaja clave es la capacidad de generar cuentas finales de forma completa, una característica crítica que puede acarrear costos significativos si se comete un error. Dhawan señala que, si bien la IA puede automatizar procesos complejos, es crucial mantener al ser humano en el circuito de revisión: “no queremos que la IA envíe automáticamente tus impuestos a HMRC sin que tú lo hayas revisado”. El balance entre automatización y control humano es, para Xero, la forma de evitar riesgos y mantener la productividad.

Dhawan explica que la IA de Xero está entrenada con dos décadas de datos de más de cinco millones de clientes, lo que ayuda a predecir posibles variantes y a proporcionar opciones de acción claras: “te damos una idea de ‘esto o esto’, y luego tú verificas”. Esta capacidad de proponer, y utilizar al mismo tiempo la revisión humana, facilita una mayor eficiencia sin perder la responsabilidad.

El principio de “siempre bajo control” se presenta como una promesa central de Xero. En el contexto de un mercado que evoluciona rápidamente, la promesa de que los usuarios mantienen el control es una base para generar confianza entre contadores, libretistas y sus clientes pymes. Dhawan subraya que, al final, la confianza en el asesoramiento se mantiene como el criterio más importante para los profesionales: pueden confiar en que la IA ofrece apoyo valioso sin sustituir su juicio experto.

En conjunto, la visión de Xero sugiere que la adopción de IA en contabilidad no es solo una cuestión de eficiencia operativa, sino también de fortalecer la relación de confianza entre los profesionales y sus clientes, al tiempo que se impulsan mejoras continuas en el ecosistema que sirven. Si se logra capturar y canalizar este impulso de IA de manera responsable, puede convertirse en una palanca de valor real para las empresas y sus equipos.

La historia de Xero ilustra que la clave para el éxito en la implementación de IA no reside únicamente en la capacidad técnica, sino en escuchar a los usuarios, ofrecer controles adecuados y mantener a los profesionales en el centro del proceso. Al hacerlo, la IA puede acelerar la contabilidad, reducir errores y, sobre todo, reforzar la confianza de quienes deben tomar decisiones críticas para el negocio.

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El Nintendo Switch 2 se presentó como una evolución más que una revolución, pero su desempeño ha generado un debate interesante entre ventas sólidas y críticas sobre la biblioteca de juegos y la duración de la batería. En este texto, exploro si el sistema ha logrado consolidarse como una pieza clave en el panorama de hardware de videojuegos o si aún le falta para dejar huella definitiva.

Desde su lanzamiento, el Switch original ya había demostrado su capacidad para convertir ideas simples en fenómenos culturales. El Switch 2 tomó lo que funcionó en su predecesor —la versatilidad de juego en modo portátil y en sobremesa— y lo llevó a resoluciones superiores, tasas de refresco más estables y, en algunos casos, características novedades como un modo ratón. En términos de ventas, ha mostrado un impulso notable y ha contado con títulos exclusivos que han capturado la atención de la audiencia, consolidando su presencia en un mercado competitivo.

La pregunta central, entonces, es si estas mejoras han traducido una satisfacción real por parte de los usuarios. ¿Qué opinan los jugadores sobre el hardware en sí, la experiencia de juego y, sobre todo, la oferta de software?

La visión de la industria: el veredicto de los analistas

Para empezar, consulté a Mat Piscatella, Director Ejecutivo de Juegos en Circana, quien destacó que, en sus primeros 12 meses, el Switch 2 vendió 5.9 millones de unidades en Estados Unidos, situándose entre los dispositivos de hardware de videojuegos de más rápido crecimiento desde que existen registros, con la excepción del Game Boy Advance. Sus palabras reflejan un rendimiento comercial sólido y una demanda sostenida en el primer año.

En cuanto a gastos de hardware en 2026, Piscatella indicó que el gasto total en US hardware mostró un incremento del 37% frente al año anterior, impulsado principalmente por Switch 2. Esto sugiere un efecto de adopción relativamente fuerte frente a la competencia y una respuesta positiva del mercado ante el conjunto de mejoras y la compatibilidad hacia atrás con la biblioteca existente.

Además, subrayó que el software ha tenido un año destacable, gracias a títulos como Donkey Kong Bananza, Metroid Prime 4: Beyond, Pokémon Legends: Z-A, Pokémon: Pokopia y Mario Kart World, muchos de los cuales encontraron su camino a través de paquetes o lanzamientos flanqueados por el hardware. En este punto, la conversación se centra en la calidad de la alineación de juegos y en si el catálogo logra sostener el interés a lo largo del tiempo.

La perspectiva del equipo de TechRadar

Nuestra editora de general social y compromiso, Josephine Watson, sostiene que el Switch 2 necesita mucho más que ventas para romper una maldición generacional de oscilaciones en el rendimiento. Señala que, si bien las cifras de ventas iniciales son alentadoras, el sistema aún no ha demostrado, en su totalidad, la madurez de la primera generación en cuanto a consistencia de la base de usuarios y de la biblioteca de software.

En lo que respecta a los juegos, la opinión de Watson es mixta: la alineación de lanzamientos iniciales parece algo vacía, con dependencia notable de Mario Kart World, pero identifica un impulso de momentum a medida que avanzaba el año, con títulos como Pokémon Pokopia y sumas de terceros como Resident Evil Requiem. Sus conclusiones señalan que el Switch 2 ha mostrado mejoras de rendimiento y una experiencia de eShop más pulida, aunque la batería y ciertos problemas de control podrían frenar su adopción más amplia.

Hamish Hector, redactor senior, tenía escepticismo previo pero terminó encontrando valor en el equipo. Lo describe como su consola de juego portátil de referencia, destacando la presencia de puertos AAA, indies destacables y una experiencia global muy sólida. Su valoración sobre la relación calidad-precio es optimista, incluso tras la subida de precio anunciada, destacando que, a 449,99 USD/395,99 GBP, ofrece una opción más atractiva que muchos PC portátiles dedicados a juego, y que incluso con el aumento a 499,99 USD sigue siendo una alternativa razonable para muchos jugadores.

En resumen, el equipo de TechRadar percibe una trayectoria prometedora, con reservas razonables sobre la biblioteca y la autonomía de la batería, pero con una propuesta de valor y rendimiento que justifican la compra para un segmento amplio de usuarios.

La opinión de la audiencia

Además de las voces de la industria, recogimos las opiniones de nuestra audiencia a través de encuestas en la web, WhatsApp y YouTube. El resultado fue un cuadro claro de división: algunos lo catalogan como “un éxito”, otros como “un poco decepcionante” o incluso “un fallo” para ciertos casos de uso. El total de respuestas recogidas ascendió a 1.338, con una división relativamente equilibrada entre percepciones positivas y negativas. Este reparto sugiere que, si bien hay entusiasmo por la plataforma, persisten desafíos en la percepción general, especialmente en lo que respecta a la duración de la batería y al repertorio de títulos de lanzamiento.

Entre los comentarios, la batería en modo portátil fue una queja destacada, en paralelo con la expectativa de un conjunto de juegos más robusto en el primer año para justificar la compra frente a otras plataformas. No obstante, muchos destacaron mejoras en la experiencia de juego y en la calidad de la eShop, además de una notable capacidad de compatibilidad hacia atrás que mantiene a los usuarios conectados con un vasto catálogo de títulos del Switch original.

Reflexiones finales

Después de revisar números, opiniones de analistas y respuestas de la audiencia, la conclusión no es absoluta. El Switch 2 ha mostrado capacidades para sostener ventas y entregar una experiencia de juego portable de alta fidelidad, con mejoras tangibles en rendimiento y comodidad de uso frente a su predecesor. Sin embargo, para convertir ese impulso en un “hit” rotundo a largo plazo, la consola necesita consolidar una biblioteca de software de mayor impacto y resolver ciertos puntos sensibles como la duración de la batería y el precio en el segmento de consumo cotidiano.

En mi experiencia personal, el salto en calidad de imagen y la mejora de la experiencia de juego en movilidad han sido destacables. Si la cartera de títulos de alto perfil y las futuras entregas de franquicias clave llegan a reforzar la oferta, es razonable esperar que la Switch 2 continúe creciendo y afirmando su lugar en el ecosistema actual de consolas.

Para cerrar, lo importante no es solo la cifra de ventas, sino la consistencia de la experiencia de usuario y la sensación de que, en conjunto, Nintendo ha creado una plataforma que merece permanecer en el día a día de los jugadores. Con el tiempo, solo el ritmo de los lanzamientos y la gestión de la batería podrán confirmar si estamos ante un hito duradero o ante una fase de transición más moderada.

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Durante la primera ola de adopción de IA, gran parte de ese costo quedó efectivamente oculto para los clientes. La IA llegó envuelta en precios subsidiados, asignaciones generosas y un enfoque implacable en impulsar el uso. El mensaje fue simple: use más IA.

En algunas organizaciones, el uso se ha convertido en el objetivo. El auge de conceptos como el “tokenmaxxing” llevó esto a un extremo, celebrando el volumen por encima del valor y equiparando incorrectamente outputs con resultados.

Pero aunque tokenmaxxing pueda ser un hábito cuestionable que ha sido ampliamente expuesto, no es el problema más grave al que se enfrenta la IA empresarial.

El problema mayor es el impuesto de tokens oculto que acompaña el uso de capacidades de IA generativa y de IA agentica en las operaciones cotidianas.

El impuesto de tokens está llegando

Las empresas ya están empezando a ver el impacto. Uber, según informes, agotó su presupuesto de IA para 2026 en abril, apenas a cuatro meses de año, tras una adopción rápida de herramientas de IA de codificación en su organización de ingeniería.

Amazon, según se reporta, cerró una tabla de clasificación de uso interno de IA tras preocupaciones de que incentivaba el “tokenmaxxing”, y ejecutivos instaron a los empleados a no usar IA solo para aumentar métricas de uso.

A medida que la IA pasa de la experimentación a la producción, las organizaciones descubren que la economía de escala puede verse muy diferente de la economía de la experimentación.

El tokenmaxxing puede alentar a las organizaciones a consumir más IA, pero el impuesto de tokens es la factura que llega finalmente. Y para muchas empresas, esa factura resulta mucho más alta de lo esperado.

¿Por qué está pasando esto?

A simple vista parece contradictorio. Los precios por token siguen bajando y los proveedores de modelos anuncian tarifas más baratas. Sin embargo, con las facturas de IA empresarial en aumento, la razón radica en cómo funcionan realmente los sistemas agenticos modernos.

La salida visible que recibes es solo una parte de lo que sucede tras bambalinas. Antes de generar una respuesta, un agente de IA puede interpretar la solicitud, decidir qué herramientas usar, recuperar datos, evaluar resultados y repetir, llamando a herramientas varias veces hasta completar la tarea o determinar que está atascado.

Piénsalo como si un agente tuviera un monólogo interior: interpretar la solicitud, planificar, llamar a herramientas, verificar resultados y decidir qué hacer a continuación. Cada paso puede activar llamadas adicionales al modelo y puede transportar más contexto, por lo que la respuesta visible puede representar solo una fracción de los tokens totales consumidos.

Así que, si el costo por token está disminuyendo, la cantidad de tokens necesarios para completar una tarea a menudo está aumentando de forma drástica.

Goldman Sachs Research estima un incremento de 24 veces en el consumo de tokens para 2030, alcanzando alrededor de 120 cuatrillones de tokens por mes a medida que consumidores y empresas adoptan la tecnología agentica.

Con esto, las organizaciones pueden creer que se benefician de precios más bajos mientras sus costos totales siguen aumentando. Y el problema no es solo el costo; también es la predictibilidad y la falta de un vínculo claro entre el uso de tokens y los resultados.

Esto se está convirtiendo en uno de los desafíos económicos más importantes de la IA empresarial, y apenas empieza a discutirse. La economía de la IA agentica hace que sea cada vez más costoso ejecutar agentes a gran escala.

¿Qué es el impuesto de tokens?

Presentamos el impuesto de tokens como el costo oculto que las organizaciones incurren cuando los sistemas de IA consumen repetidamente recursos de ejecución onerosos de agentes para realizar un trabajo que podría haberse diseñado una vez y reutilizado muchas veces.

A diferencia del software empresarial tradicional, donde el costo de ejecución es mayormente fijo, muchos sistemas de IA agentica replantean el mismo proceso cada vez que se ejecutan. Cuanto más complejo sea el flujo de trabajo, mayor será el impuesto. Muchas tareas empresariales repetibles no requieren, o incluso permiten, razonamiento de tiempo de ejecución de código abierto.

Esto genera una desconexión entre la actividad y el valor. Las organizaciones pueden consumir millones de tokens, pero eso no se traduce necesariamente en mejores resultados. En muchos casos, simplemente implica pagar repetidamente por el mismo proceso de planificación agentica.

¿Estamos usando agentes en el lugar correcto?

Los agentes de tiempo de ejecución son valiosos para resolver problemas nuevos, únicos e poco especificados, diseñar flujos de trabajo o explorar opciones. Pero usar razonamiento costoso para ejecutar repetidamente el mismo proceso de negocio introduce no solo costo, sino también imprevisibilidad. Si pides a un agente que re-razone la misma pregunta 100 veces, podrías obtener 100 respuestas distintas.

Para hacer una comparación con el mundo real, es como pagar a un chef gourmet de cinco estrellas para inventar una receta cada vez que llega un nuevo pedido. Un enfoque más inteligente es usar la IA agentica una vez para diseñar el flujo de trabajo óptimo y luego usar una IA más ligera para seleccionar el flujo correcto que se ejecuta de forma consistente.

En otras palabras, utiliza la creatividad y el cerebro costoso del chef una vez al año para crear un nuevo menú y recetas. Luego usa chefs más baratos y habilidosos para preparar la comida siguiendo la receta ya diseñada.

Desplazar la IA agentica del tiempo de ejecución al tiempo de diseño

Aquí es donde la distinción entre diseño y ejecución se vuelve crucial. Los agentes de tiempo de ejecución son muy útiles para resolver problemas cuando la creatividad, la exploración y la resolución de problemas generan valor duradero.

La ejecución en tiempo de ejecución es distinta. Aquí, la predictibilidad, la gobernanza y la eficiencia de costos son lo más importante. Los agentes de tiempo de ejecución deben usarse selectivamente, los flujos de trabajo deben ser deterministas, repetibles y gobernados.

Al usar IA agentica para diseñar procesos desde el principio, las organizaciones pueden reducir drásticamente el impuesto de tokens asociado con la ejecución en tiempo de ejecución mientras mejoran la fiabilidad.

La IA sostenible no se trata de eliminar agentes, sino de ser deliberados sobre dónde aportan valor.

La próxima fase de la IA empresarial

Este próximo capítulo se definirá menos por demos impresionantes y más por la disciplina económica. Las organizaciones necesitarán resultados predecibles, costos predecibles y una estrategia para reducir el impuesto de tokens incrustado en los sistemas agenticos. Los ganadores no serán necesariamente las organizaciones que usen más IA, sino las que generen más valor comercial por cada token consumido.

Las compañías que aborden este desafío temprano optimizando el consumo de tokens y diseñando para inteligencia de diseño y eficiencia de tiempo de ejecución no solo ahorrarán dinero, sino que construirán sistemas de IA más fáciles de confiar, más fáciles de gobernar y más fáciles de escalar.

A medida que la IA pasa de la experimentación a la realidad empresarial, las organizaciones que minimicen su impuesto de tokens mientras maximizan los resultados comerciales tendrán una ventaja competitiva significativa.

Hemos presentado el mejor software de automatización de TI.

Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.

Las opiniones aquí expresadas son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si te interesa contribuir, descubre más aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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El debate sobre la inteligencia artificial y las compras se está dando en un lugar equivocado. Todo el mundo quiere saber si los agentes navegarán por nosotros, compararán precios y, en última instancia, comprarán por nosotros sin preguntar. Es una pregunta justa, pero no es la que realmente importa ahora.

Lo más relevante está ocurriendo en un plano mucho menos visible: dentro de las redes de pago, en los protocolos de autorización y en los sistemas que deciden si un software tiene permiso para gastar dinero en nuestro nombre. La capacidad técnica para que un agente de IA complete una compra ha existido durante mucho tiempo. Lo que faltaba era la infraestructura que permita a empresas y consumidores confiar en esas transacciones: confirmar que el agente tenía permiso para actuar, asegurar que se mantuviera dentro de los límites acordados y crear un registro verificable si algo sale mal.

En los últimos meses, esa infraestructura ha empezado a emerger. Los avances más relevantes no provienen de laboratorios de IA que producen asistentes cada vez más llamativos, sino de las compañías que manejan dinero.

En su conferencia anual, por ejemplo, Stripe presentó carteras desde las que los agentes pueden gastar, junto con una alianza que permite a las empresas vender directamente dentro de entornos de búsqueda y chat impulsados por IA. Visa introdujo un protocolo temprano para ayudar a los comercios a distinguir a un agente legítimo de un robot. Mastercard anunció su propio marco para registrar y autenticar agentes antes de que se permita proseguir una transacción. Los agentes ya están presentes en volumen; lo que faltaba era la infraestructura para gestionar qué sucede después.

La limitación no es la autonomía, sino la autorización. Investigaciones de Adobe realizadas a principios de este año muestran que el tráfico de IA hacia sitios minoristas de EE. UU. creció un 393% interanual en el primer trimestre, y los visitantes referidos por IA convirtieron un 42% mejor que el tráfico no IA. Un año antes, ese mismo tráfico convertía un 38% peor que los canales estándar. Por eso, el lenguaje de la industria de pagos se ha desplazado hacia autorización, intención y confianza. ¿Cómo distinguir a un agente legítimo de uno malicioso? ¿Cómo confirmar que el consumidor realmente autorizó la compra? ¿Cómo verificar que el agente hizo lo que se le indicó? Estas no son preguntas de IA; son cuestiones de identidad y confianza que, por casualidad, involucran a la IA.

El valor lo define quien establece el límite: registrando al agente, verificando la intención y transmitiendo credenciales solo una vez que la confianza está establecida. Stripe, al emitir credenciales de pago de un solo uso por tarea, resuelve el mismo problema desde un ángulo distinto al no exponer detalles de la tarjeta del cliente al agente. Los protocolos pueden parecer mera infraestructura administrativa, pero, en la práctica, constituyen una arquitectura para el comercio autónomo. Cada vez que un proveedor de pagos decide qué cuenta como agente verificado, qué datos deben pasarse para probar la intención o cómo se resuelven las disputas, está escribiendo reglas que clarifican quién puede participar y en qué términos.

Un consumidor puede sentirse persuadido por un asistente de IA para desear algo, pero si la transacción solo puede ejecutarse a través de una ruta específica, con pasos de verificación concretos, entonces la influencia sobre la decisión de compra y el control de la compra se convierten en dos cosas distintas. La empresa que capture la segunda controla la economía, independientemente de quién haya capturado la primera.

Para los comerciantes, esto plantea un problema operativo concreto. Si una transacción es disputada, ¿puede la empresa demostrar qué se autorizó, por quién y bajo qué restricciones? Estas son las preguntas que Visa, Mastercard y Stripe están tratando de responder; quien responda primero efectivamente escribe el reglamento al que todos los demás se adherirán.

La carrera ya ha empezado. El comercio autónomo es inminente y, en algunas categorías, llegará más rápido que en otras. La reordenación rutinaria y la compra B2B probablemente ocurrirán primero. Otras compras más meditadas y emocionalmente impulsadas tomarán más tiempo; la confianza debe ganarse. Sin embargo, la capacidad de pago es solo una parte.

La capa de comercio subyacente, que abarca datos de producto, precios, inventario y proceso de pago, debe estar estructurada y ser lo suficientemente accesible para que los agentes puedan operarla. Las empresas que no han atendido esa capa descubrirán que la cuestión de los pagos es lo menos problemático.

La infraestructura que están construyendo actualmente los proveedores de pagos no solo procesará transacciones impulsadas por agentes; determinará qué negocios son visibles para los agentes en primer lugar, qué transacciones se confían por defecto y cuáles requieren revisión y fricción. La verdadera batalla no es la autonomía; es quién posee la infraestructura de confianza.

Este artículo se enmarca dentro de TechRadar Pro Perspectives, una iniciativa para destacar las ideas más relevantes del sector tecnológico actual. Las opiniones expresadas son del autor y no necesariamente reflejan a TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, hay oportunidades para conocer más y participar.

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En TechRadar evaluamos docenas de gadgets cada mes. Hemos probado una amplia gama: televisores y tabletas, relojes inteligentes y altavoces, centros para el hogar y herramientas de peinado, monitores y ratones, cámaras y máquinas de café. ¿La razón? Saber exactamente qué vale la pena comprar y qué conviene pasar por alto. Nuestro objetivo es poder recomendar el equipo adecuado para la persona adecuada, sin importar su presupuesto.

Cuando analizamos tantos productos, puede resultar desafiante hallar la forma de hacer brillar a los verdaderos referentes. Por ello, cada mes reunimos los dispositivos que más destacan para que puedas explorarlos de un vistazo. Para calificar en el Recap de Reseñas, un producto debe obtener 4.5 o 5 estrellas en nuestras pruebas minuciosas. Este escaparate es solo para lo mejor de lo mejor.

Para mantener las cosas simples, hemos limitado el alcance exclusivamente a productos físicos. Aunque también evaluamos numerosos juegos y abundante software, esas reseñas no se incluyen aquí. Esto es exclusivamente gadgets y artilugios.

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La recientemente anunciada inversión de 2 mil millones de libras en cuántica por parte del Reino Unido señala algo más significativo que la carrera de investigación que he seguido con paciencia durante años. La cuántica está siendo tratada cada vez más como una parte clave del futuro de la infraestructura nacional.

Aunque el tamaño de la inversión es importante, la señal más clara de ese cambio es la estructura que la acompaña. A través de la iniciativa recientemente anunciada “ProQure: Scaling UK Quantum Computing” (Escalamiento de la Computación Cuántica en el Reino Unido), el país se convierte en el primero en comprometerse con un programa de adquisición avanzado para computadoras cuánticas a gran escala para la década de 2030.

Eso importa porque los gobiernos no producen tecnologías a gran escala a menos que crean que esas tecnologías son importantes estratégicamente para la capacidad operativa, la resiliencia económica y la competitividad a largo plazo. En muchos sentidos, esto marca la transición de la computación cuántica desde la etapa de investigación hacia la etapa de infraestructura.

Por qué la adquisición importa más que los totales de financiamiento

¿Por qué importa más un programa de adquisición que la cifra de financiamiento anunciada? La relevancia va más allá del monto público invertido. La adquisición crea confianza en el mercado. Ayuda a establecer rutas de despliegue, apoyar cadenas de suministro, atraer capital privado y dar a las tecnologías emergentes un camino desde la experimentación en laboratorio hasta su uso práctico. En mercados de tecnología de punta, el desafío suele consistir en construir el ecosistema necesario para escalar y operativizarla.

El desafío se está volviendo cada vez más importante a medida que madura el mercado de cuántica. Un informe reciente de QuEra sobre la Preparedness cuántica (Quantum Readiness) encontró que las organizaciones son mucho más disciplinadas en su enfoque de la inversión cuántica. Aunque el 44% de los encuestados aún espera que sus presupuestos cuánticos aumenten en 2026, casi la mitad espera que el gasto se mantenga estable, señalando un cambio de expansión impulsado por la prueba hacia la toma de decisiones basada en resultados.

Adoptantes más avanzados de tecnología cuántica están motivados cada vez más por lo que la industria denomina la “pared clásica”. Este es el punto en el que enfoques de computación convencionales luchan por resolver problemas computacionales cada vez más complejos. Ese giro desde la experimentación especulativa hacia la inversión impulsada por problemas es una señal importante de madurez del mercado.

La soberanía redefine el mercado cuántico

El cambiante panorama de inversiones también ayuda a explicar por qué la adquisición y la estrategia nacional están ganando más protagonismo.

Uno de los hallazgos más llamativos de nuestra investigación fue que el 62% de las organizaciones ahora incorpora la soberanía en sus decisiones de adquisición, mientras que solo el 5% afirma que la soberanía no es una consideración en absoluto.

Sin embargo, el modelo de abastecimiento altamente globalizado que caracterizó los primeros años de la industria cede paso a uno más estratégicamente regionalizado, moldeado por preocupaciones sobre resiliencia, cadenas de suministro, control de infraestructura y acceso a largo plazo a capacidades computacionales avanzadas. Esto hace que la estrategia del Reino Unido sea particularmente oportuna.

El énfasis del gobierno en la capacidad soberana, el desarrollo del ecosistema doméstico y la inversión en infraestructura a largo plazo refleja cambios más amplios que ya están en marcha en el mercado.

La computación cuántica deja de verse solo como una oportunidad comercial para convertirse en una capacidad nacional estratégica junto a la IA, los semiconductores y la infraestructura de comunicaciones avanzadas.

Escalar la cuántica requiere mucho más que hardware

Escalar la computación cuántica requiere mucho más que construir procesadores. Es necesario un esfuerzo coordinado de inversión en software, redes, manufactura, talento, infraestructura e integración con sistemas clásicos.

La decisión del Reino Unido de apoyar no solo la informática, sino también la detección, la conexión de redes, los laboratorios de software, la infraestructura y los programas de habilidades, refleja una comprensión de que el liderazgo cuántico estará determinado por la profundidad del ecosistema tanto como por los avances científicos.

El desafío de talento ilustra esto con claridad. Nuestro informe identificó la escasez de profesionales especializados como una de las barreras más significativas para la adopción, especialmente en áreas técnicas como la corrección de errores cuánticos.

Desarrollar sistemas cuánticos escalables exige experiencia que sigue siendo globalmente escasa, lo que hace que las inversiones a largo plazo en educación, instituciones de investigación y colaboración entre la industria sean esenciales.

La oportunidad de liderazgo del Reino Unido

El Reino Unido entra en esta siguiente fase desde una posición de fortaleza genuina. En la última década, el National Quantum Technologies Programme ha ayudado a establecer uno de los ecosistemas cuánticos más avanzados del mundo, apoyando centros de investigación, startups, infraestructura nacional y asociaciones industriales.

La presencia de QuEra en Harwell refleja la profundidad de la experiencia científica y la capacidad de colaboración que ya existe en el panorama cuántico del Reino Unido. Este impulso aprovecha esa base para acelerar la capacidad del país para convertir la promesa cuántica en oportunidad económica. QuEra es una de varias empresas que están construyendo computadoras cuánticas de próxima generación en Harwell, aprovechando el talento y la base de investigación de clase mundial del país.

El siguiente desafío es traducir el liderazgo científico en despliegue escalable.

Del liderazgo científico a la escala comercial

Aunque la computación cuántica sigue siendo una industria técnicamente exigente y en gran medida precomercial, la dirección se está aclarando. Para ser claros, en la mayoría de las industrias las computadoras cuánticas aún no pueden ofrecer una ventaja comercial general por sí solas; ese caso aún se está demostrando sector por sector.

Pero la compra y la infraestructura que se están construyendo ahora son lo que permitirá que esa ventaja llegue más rápido cuando ocurra. Gobiernos, empresas e inversores se enfocan cada vez menos en promesas teóricas y más en capacidad de despliegue, capacidad operativa y valor estratégico a largo plazo.

El liderazgo sector público seguirá desempeñando un papel esencial en ese proceso. Nuestra investigación encontró que la financiación gubernamental sigue siendo el principal impulsor de la inversión cuántica a nivel global, citada por el 28% de los encuestados como el catalizador principal de aumentos presupuestarios. Al mismo tiempo, se espera que las entidades gubernamentales y de defensa lideren los esfuerzos de comercialización a corto plazo, lo que subraya el papel central de la inversión pública en escalar la industria.

Los países que lideren la próxima fase de la computación cuántica probablemente serán aquellos que logren combinar excelencia en investigación con adquisición, infraestructura, desarrollo de talento, coordinación industrial y escala comercial.

Para las empresas y otros gobiernos que observan desde la banda, la lección práctica es sencilla. Construir pipelines de adquisición, formación de talento y programas de prueba de concepto, incluso a pequeña escala, es lo que prepara a una organización para escalar una vez que los sistemas cuánticos superen la pared clásica en un dominio dado. Aquellos que participen temprano estarán mejor posicionados que los que esperen una certeza que quizá no llegue en un plazo conveniente.

El anuncio más reciente del Reino Unido sugiere que entiende esa distinción y que, al final, puede importar más que los 2 mil millones de libras en el titular.

Probamos, revisamos y clasificamos las mejores computadoras para negocios.

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