Mais esperta, mais rápida: o que o “poder quântico” pode fazer pela IA
A IA mudou a forma como inovamos, prevemos tendências e competimos no mercado. Agora, a computação quântica promete fazer o mesmo, em uma nova escala
A inteligência artificial já transformou radicalmente a forma como criamos, antecipamos tendências e competimos no mercado. Agora, é a vez da computação quântica causar um impacto parecido – mas em um nível ainda mais impressionante. E o mais promissor não é o que cada uma dessas tecnologias pode fazer sozinha, mas o que elas podem realizar juntas.
Estamos entrando em uma nova fase da tecnologia, na qual a IA acelera o avanço da computação quântica – e, ao mesmo tempo, a computação quântica amplia a capacidade da inteligência artificial para além do que é possível hoje. E isso já está deixando de ser apenas teoria: está acontecendo agora.
A computação quântica tem um potencial de processamento gigantesco, mas ainda enfrenta desafios: as máquinas são instáveis, difíceis de operar e os resultados nem sempre são confiáveis.
É aí que entra a IA. Na Rigetti, por exemplo, pesquisadores já usaram inteligência artificial para automatizar a calibração de processadores quânticos, reduzindo esse processo de horas para minutos e aumentando sua precisão.
Em outros casos, a IA está sendo aplicada para estabilizar operações quânticas em tempo real, ajustando-se automaticamente a flutuações de desempenho. Ou seja, ela não só está ajudando – está tornando a computação quântica viável em larga escala.
Essa parceria funciona nos dois sentidos. A computação quântica em breve poderá dar à IA uma potência que hoje é impossível com a computação tradicional.
Estar preparado para o mundo pós-quântico deixou de ser uma opção – se tornou uma necessidade.
Muitos dos avanços recentes em IA – como os modelos de linguagem ou as previsões climáticas – já atingem os limites da tecnologia clássica. A tecnologia quântica quebra essas barreiras e permite resolver problemas com milhares de variáveis, algo que seria impensável com os sistemas atuais.
Um bom exemplo é a descoberta de novos medicamentos. Hoje, modelos de IA conseguem identificar compostos promissores, mas ainda se baseiam em simulações simples. Com a computação quântica, essas simulações podem se tornar muito mais precisas.
Não estamos apenas tentando simular a natureza – estamos, de fato, começando a calculá-la de verdade. Isso pode reduzir em anos (e economizar bilhões) os ciclos de pesquisa e desenvolvimento da indústria farmacêutica.
INVESTIMENTOS EM ALTA
Outro exemplo são as cadeias de suprimentos. A inteligência artificial já consegue otimizar rotas e prever demandas com uma boa margem de acerto. Com o poder da computação quântica, será possível reconfigurar redes inteiras em tempo real, considerando centenas de variáveis ao mesmo tempo.
No setor financeiro, uma IA reforçada por computação quântica poderá identificar padrões escondidos em grandes volumes de dados complexos – algo que está além da capacidade dos modelos tradicionais.
E o mercado não para de crescer. A expectativa é que o setor global de computação quântica salte de US$ 1,44 bilhão em 2025 para mais de US$ 16,4 bilhões até 2034 – um crescimento médio de 31% ao ano.
O investimento em startups que combinam IA com computação quântica está aumentando e as aplicações híbridas já se tornaram uma prioridade para muitas empresas. Essa virada já começou – e quem se antecipar agora sairá na frente quando a transformação se consolidar.
Já existem algoritmos inspirados em princípios quânticos, mas que rodam em computadores clássicos, servindo como uma porta de entrada de baixo risco. Eles funcionam como uma espécie de laboratório prático para as equipes enquanto o hardware quântico continua evoluindo.
Algumas empresas já estão colhendo os frutos. A D-Wave, por exemplo, colabora com a Mastercard e a Volkswagen para aplicar sistemas quânticos baseados em recozimento para melhorar a detecção de fraudes e otimizar o tráfego.
A tecnologia quântica permite resolver problemas com milhares de variáveis, algo impensável com os sistemas atuais.
Já a Zapata AI está usando IA generativa e análises potencializadas por computação quântica para ajudar indústrias como a química e a manufatureira a explorar dados complexos do mundo real.
Uma tem foco em otimização; a outra, em aprendizado de máquina – e juntas mostram como esse ecossistema está se diversificando.
Mas os impactos não se limitam à performance. Essa nova era tecnológica também exige mudanças na infraestrutura, nos perfis de contratação e nas estratégias de cibersegurança.
Estar preparado para o mundo pós-quântico deixou de ser uma opção – se tornou uma necessidade. As empresas que não começarem a desenvolver sua expertise em IA e computação quântica agora correm o risco de ficar para trás de forma irreversível.
