Tecnologia

BBVA prueba con éxito la simulación cuántica distribuida en la nube


BBVA continúa abriéndose paso por la senda de la innovación. Para ello, en consonancia con la vocación de mejora continua que abandera, pone el acento sobre la tecnología de vanguardia con el firme propósito mejorar las operaciones corporativas redundando en la experiencia de cliente. En esta ocasión, la entidad financiera ha dirigido el foco sobre la computación cuántica, un área cuyo gasto por parte de las organizaciones se mantiene boyante. De hecho, según datos de la firma de análisis e investigación IDC, el mercado global de la computación cuántica pegará el estirón hasta situarse en los 7.600 millones de dólares para 2027. Una cifra que, traducida, representa una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) para el período 2022-2027 del 48,1%.

Ahora, según se ha dado a conocer, el banco ha logrado probar con éxito la simulación cuántica distribuida en la nube. En concreto, BBVA ha finalizado con éxito una prueba piloto en la que ha distribuido la ejecución de algoritmos cuánticos en múltiples servidores de computación clásica situados en la nube de AWS. El piloto de BBVA, uno de los primeros dada su naturaleza en el sector financiero, permite al banco disponer de una arquitectura propia para continuar impulsando la exploración del uso de la cuántica en tareas financieras complejas.

Sobre la iniciativa hablan para CIO España Javier Recuenco Andrés, responsable del área de Arquitectura Técnica de Innovación CIB en BBVA, y Escolástico Sánchez, líder de la disciplina Quantum en el banco. Es este último quien arroja algo de luz sobre el potencial que la cuántica brinda al sector financiero y, en concreto, a BBVA: “Los ordenadores cuánticos tienen la capacidad de resolver problemas exponenciales que hoy en día no se pueden abordar con los clásicos. Para las empresas supone una oportunidad de resolver problemas de negocio desafiantes; en el caso del sector financiero, por ejemplo, tiene potencial para afrontar la optimización de carteras, la detección de fraude o la simulación de variables para dar precios de productos financieros o calcular riesgos”.



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