Colômbia. A discussão sobre inteligência artificial já não é mais teórica na Colômbia. Com a adoção do CONPES 4144 de 2025, o país definiu diretrizes claras para o desenvolvimento, uso e governança da IA, marcando um ponto de virada para sua incorporação aos setores público e privado.
Nesse contexto, à medida que as organizações avançam na maturidade de suas capacidades analíticas, uma nova conversa começa a ganhar relevância em níveis estratégicos: a convergência entre inteligência artificial e computação quântica.
Computação quântica não é uma versão mais rápida da computação tradicional nem uma tecnologia projetada para substituir, no curto prazo, a infraestrutura atual. Ele é baseado em princípios da mecânica quântica (como superposição e emaranhamento) que permitem explorar múltiplas soluções simultaneamente. Isso abre a possibilidade de resolver problemas que atualmente são complexos devido a custo, tempo ou complexidade computacional, especialmente quando combinados com análises avançadas e IA.
O que isso significa para as empresas?
Globalmente, a computação quântica ainda está em uma fase inicial de desenvolvimento, conhecida como NISQ, com limitações técnicas que impedem a adoção imediata em massa. Por essa razão, o verdadeiro impacto para as empresas não está na "migração para o quântico", mas na preparação para um modelo híbrido, onde computação clássica, análises avançadas, IA e, progressivamente, computação quântica, desempenham papéis complementares.
Segundo a SAS, os primeiros casos de uso com senso de negócio estão concentrados em cenários onde métodos tradicionais começam a mostrar limites claros, especialmente em:
● Otimização complexa, como logística, roteamento, planejamento e alocação de recursos, quando o espaço de busca é altamente combinatório
● Modelagem financeira e gestão de riscos, em mercados cada vez mais interconectados e voláteis.
● Simulação avançada, especialmente em química, materiais e descoberta de fármacos, onde a modelagem de interações em nível molecular ultrapassa as capacidades dos sistemas clássicos.
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IA agente hoje, arquitetura quântica amanhã
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial está passando por sua própria fase de maturidade. Os chamados sistemas de IA agente (capazes de agir, decidir e se adaptar de forma autônoma) estão passando de pilotos para processos de negócios centrais. Até 2026, esse tipo de IA será consolidado nas operações, na experiência do cliente e na gestão de riscos, aumentando as demandas sobre infraestrutura tecnológica e capacidade computacional.
Para a empresa, é nesse ponto que o conceito de "arquitetura quântica" começa a ganhar força: não apenas o hardware quântico, mas o conjunto de camadas que o tornam viável para o negócio (software, aplicações, integração com sistemas clássicos, governança de dados e talentos especializados) e que permitirão capturar valor real à medida que a tecnologia avança para aplicações práticas.
Os riscos que acompanham o salto tecnológico
Como qualquer tecnologia de uso geral, a convergência entre IA e computação quântica introduz riscos que devem ser antecipados. O risco mais visível está na segurança da informação, já que no futuro a computação quântica pode colocar em risco os sistemas de criptografia que hoje protegem dados, transações e comunicações, forçando as organizações a começarem a se preparar para novos padrões de segurança digital.
A SAS vê um desafio menos técnico, mas igualmente relevante: a adoção desordenada, guiada por expectativas e não por estratégia. A experiência recente com IA generativa deixou uma lição clara: a vantagem competitiva não vem da adoção primeiro, mas sim de adotar com foco, governança e métricas de valor claras.
O desafio para as organizações na Colômbia
Em um país que está avançando na discussão de diretrizes para o desenvolvimento e uso responsável da IA, e que começa a abrir espaços para tecnologias emergentes a partir das políticas públicas, o desafio empresarial é dar o próximo passo com critérios. Preparar-se para a convergência entre IA e computação quântica significa fortalecer a base existente: talento, qualidade dos dados e governança, e a capacidade de traduzir análises em decisões operacionais reais.
Em vez de uma ruptura repentina, o salto quântico será um processo gradual. Organizações que agora entendem como essa evolução se conecta à IA que já estão implantando estarão melhor posicionadas para transformar essa transição em uma vantagem competitiva sustentável.
Análise publicada pela empresa de análise SAS.
