Inteligencia artificial cuántica aprovecha el ruido para predecir el éxito de startups

Cada año, miles de nuevas empresas buscan financiación, pero solo una fracción de ellas logra un éxito significativo. Para los inversores, la identificación de aquellas con el mayor potencial es una tarea compleja, marcada por la escasez de datos históricos y la dependencia de factores intangibles como la calidad del equipo o la capacidad de innovación.

Frente a este escenario, una investigación publicada en The Conversation España examina cómo la inteligencia artificial cuántica puede optimizar la predicción del éxito empresarial, especialmente en contextos donde la información disponible es incompleta o incierta. El estudio introduce un modelo que no solo aborda estas deficiencias, sino que sorprendentemente funciona de manera efectiva incluso en el hardware cuántico actual, conocido por su propensión a los errores.

A diferencia de los sistemas clásicos, que suelen operar con información rígida, el modelo desarrollado permite integrar distintos grados de confianza en los datos aportados por las evaluaciones de expertos, transformando el “ruido” o la incertidumbre en una fuente de información valiosa. Esto significa que, en lugar de intentar eliminar los errores intrínsecos de los ordenadores cuánticos, el sistema los incorpora como parte del proceso de análisis.

Para validar la propuesta, los investigadores utilizaron datos reales de Capital Cell, una plataforma de inversión focalizada en startups innovadoras y proyectos de ciencias de la vida. Las evaluaciones de expertos sobre diversos aspectos empresariales, como el grado de innovación o la fortaleza del modelo de negocio, se introdujeron en el sistema. Los resultados iniciales mostraron una reducción en el número de errores de predicción cuando se consideraba esta incertidumbre.

La fase más reveladora del estudio se llevó a cabo al probar el sistema en un ordenador cuántico real, el procesador Quantum Blue, integrado en la infraestructura MareNostrum Ona del Barcelona Supercomputing Center. A pesar de los numerosos errores inherentes a los cálculos en este tipo de hardware, la calidad de las predicciones se mantuvo prácticamente inalterada. Este hallazgo sugiere que el algoritmo posee una robustez inesperada frente a las imperfecciones de las máquinas cuánticas contemporáneas.

Esta resistencia al ruido tiene una implicación significativa: podría permitir que ciertas aplicaciones empresariales se beneficien de la computación cuántica antes de que la tecnología alcance una madurez sin errores. La tecnología no pretende reemplazar el juicio humano, sino amplificarlo, ofreciendo una herramienta para detectar patrones y combinar información ambigua o contradictoria en la toma de decisiones estratégicas, desde la selección de inversiones hasta la evaluación de riesgos.