Hay compañías que han vivido tanto que su historia ya no se cuenta solo a través de grandes lanzamientos, adquisiciones o batallas comerciales. También se cuenta en los detalles pequeños, en esas escenas aparentemente menores que, vistas con el paso del tiempo, terminan explicando mejor una época que muchos comunicados oficiales. Microsoft e IBM pertenecen a esa categoría. Sus caminos se cruzaron cuando el ordenador personal todavía estaba definiendo muchas de sus reglas, y algunas de aquellas discusiones, incluso las más diminutas, dejaron al descubierto algo más profundo que una diferencia técnica.

La escena la ha recuperado Raymond Chen, un veterano ingeniero de Microsoft que lleva más de tres décadas vinculado a la evolución de Windows y que desde hace años reúne en The Old New Thing algunas de las historias más curiosas del ecosistema Windows y Microsoft. Chen no presenta el episodio como una vivencia propia, sino como el recuerdo de un colega que fue destinado a las oficinas de IBM en Boca Raton, Florida, durante la colaboración entre ambas compañías en OS/2.

OS/2 era mucho más que otro nombre perdido en la historia del software. IBM y Microsoft lo presentaron en 1987 como un sistema operativo pensado para la línea IBM PS/2 y llamado a llevar el PC más allá de las limitaciones de DOS, con una base más moderna y ambiciones propias de una informática que empezaba a mirar más lejos. La colaboración venía de un acuerdo de desarrollo conjunto firmado en 1985, cuando el proyecto todavía no se llamaba OS/2. En ese contexto, cualquier decisión de interfaz podía tener más peso del que parece hoy, porque muchas convenciones del PC moderno todavía estaban asentándose.

Dos compañías muy parecidas y también muy distintas

El problema es que aquella colaboración reunía a dos compañías en momentos muy distintos de su vida. Microsoft era todavía una empresa joven, muy pegada al software y a una manera de trabajar más directa, mientras que IBM llegaba con décadas de historia, una estructura enorme y el peso de una cultura corporativa mucho más asentada. Chen lo resume como un choque de percepciones: desde Microsoft se veía a IBM como atrapada en una burocracia sin sentido, y desde IBM se miraba a Microsoft como unos de hackers indisciplinados. Su propio matiz es importante: probablemente había algo de razón en ambas lecturas.

La anécdota concreta empieza en Boca Raton, donde un colega de Chen trabajaba asignado a las oficinas de IBM. En algún momento surgió una discusión sobre qué tecla debía utilizarse para pasar de un campo a otro dentro de los cuadros de diálogo. El ingeniero de Microsoft tomó una decisión que hoy nos resulta casi invisible por lo asumida que está: usar Tab para esa función. A IBM no le convenció la elección y pidió que el asunto se elevara al responsable de aquel ingeniero en Redmond, una reacción que ya dejaba entrever hasta qué punto la discrepancia iba más allá de la propia tecla.

En Redmond, la petición no se entendió como un asunto que mereciera subir mucho más. El responsable del ingeniero respondió con una idea muy clara: si Microsoft había enviado a alguien a Boca Raton, era para que pudiera resolver allí decisiones como esa. Traducido a un tono más institucional, el mensaje que volvió a IBM fue que Microsoft apoyaba la elección de la tecla Tab. La reacción de IBM fue justo la contraria. En lugar de cerrar la discusión, la compañía la elevó por su propia cadena de mando hasta un vicepresidente, varios niveles por encima de quienes estaban programando.

IBM no solo había elevado la discusión, también quería una respuesta a la misma altura jerárquica. Si su vicepresidente estaba en contra de usar Tab, Microsoft debía encontrar a alguien equivalente para sostener lo contrario. El colega de Chen respondió entonces con una frase maravillosa, traducida aquí al español: “La madre de Bill Gates no está interesada en la tecla Tab”. Era una forma bastante fina de decir que aquello no merecía seguir subiendo por el ascensor corporativo. No hacía falta subir hasta las alturas de Microsoft para decidir cómo se pasaba de un campo a otro en un cuadro de diálogo.

La frase funcionó, al menos según el relato de Chen: aparentemente, después de aquella respuesta, la discusión terminó y Tab se mantuvo como la tecla elegida para avanzar entre campos. El detalle tiene gracia porque hoy casi nadie se detiene a pensar en ello: simplemente pulsamos Tab y esperamos que el cursor salte al siguiente espacio disponible. Pero hubo un momento en el que esa convención no estaba tan cerrada. Y lo que vemos en esta historia es justamente eso: una pequeña decisión de interfaz convertida en terreno de choque entre costumbre, jerarquía y criterio técnico.

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La fecha exacta, sin embargo, no aparece en el relato de Chen. Sabemos que el episodio pertenece a los años de colaboración entre Microsoft e IBM alrededor de OS/2, cuyo acuerdo de desarrollo conjunto se remonta a 1985 y cuya llegada pública se produjo en 1987. Eso nos permite acotar el contexto, pero no fijar el día ni el año de la discusión por Tab.

Hay muchas decisiones detrás de los productos y servicios que usamos a diario. Algunas son enormes y visibles, pero otras pasan por debajo del radar: una tecla, un gesto, una convención de interfaz que aprendemos una vez y repetimos durante años sin preguntarnos de dónde salió. Seguramente muchas tienen una historia detrás, aunque la mayoría nunca trasciende y otras no serían especialmente interesantes. De vez en cuando, sin embargo, aparece una anécdota como esta y nos permite asomarnos a algo que casi nunca vemos: cómo se manejan las cosas dentro de las empresas que construyen la tecnología que usamos.

Imágenes | Kaatvrtg (Wikimedia Commons) |

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Los prototipos de ordenadores cuánticos disponibles actualmente van derribando poco a poco algunas barreras. Estas máquinas tienen un punto débil: cometen errores. Esta es la razón por la que Ignacio Cirac, el físico español que junto a Peter Zoller elaboró la base teórica de la computación cuántica, sostiene que lo correcto es identificarlos como prototipos para diferenciarlos de los ordenadores cuánticos plenamente funcionales que con suerte llegarán en el futuro.

Durante la conversación que mantuvimos con Ignacio Cirac en junio de 2021 el director de la División Teórica del Instituto Max Planck de Óptica Cuántica nos explicó que creía que los ordenadores cuánticos serán unas herramientas muy valiosas en el ámbito de la química cuántica para, por ejemplo, diseñar fármacos. Apenas cinco años después de aquella conversación se ha producido un hito muy importante que nos invita a otear el horizonte de esta disciplina con un optimismo muy saludable.

Y es que un grupo de investigadores de IBM; el Centro RIKEN de Computación Cuántica, en Japón; y Cleveland Clinic, en EEUU, han llevado a cabo la mayor simulación de química cuántico-clásica realizada hasta la fecha. Es un logro muy importante por un motivo: representa un salto enorme en la forma en que los ordenadores cuánticos pueden utilizarse junto a los superordenadores clásicos para estudiar problemas de química del mundo real.

"Este resultado es un sueño"

El doctor Kenneth Merz, el líder de esta investigación, asegura que el resultado que ha obtenido el equipo que dirige es un sueño. Hasta ahora la simulación más ambiciosa que se había podido hacer en este ámbito empleando un ordenador cuántico recreaba una proteína de tan solo 303 átomos. Sin embargo, el equipo de Merz ha logrado simular dos proteínas biológicamente relevantes (la T4-Lisozima y la Tripsina), así como las moléculas a las que se unen, en un entorno acuoso completamente realista y alcanzando 12.635 átomos.

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Para hacerlo posible han recurrido a dos procesadores cuánticos que suman 94 cúbits, ejecutando 9.200 circuitos a lo largo de más de 100 horas y recopilando 1.300 millones de resultados de medición. Los datos cuánticos fueron procesados posteriormente con el superordenador japonés Fugaku. En este ámbito la capacidad de cálculo de los ordenadores cuánticos marca la diferencia, aunque el mérito no pertenece en exclusiva a estas máquinas.

La estrategia que han elaborado estos científicos consiste en dividir las moléculas grandes en grupos más pequeños y manejables. Los superordenadores clásicos resuelven las regiones más simples, mientras que los sistemas cuánticos abordan las partes más complejas y computacionalmente más exigentes.

Después los resultados se recombinan para obtener una imagen global de la molécula. Para llevar a cabo esta simulación los investigadores introdujeron mejoras tanto en las técnicas clásicas como en las cuánticas. No obstante, una de las innovaciones más importantes que han puesto a punto es el perfeccionamiento de la forma en que el sistema identifica qué partes de una molécula requieren un tratamiento cuántico detallado, lo que reduce el coste computacional global.

Como acabamos de ver, estamos ante un hito muy importante, aunque es necesario que lo pongamos en contexto. Y es que, a pesar de su valor, la estrategia que han elaborado estos investigadores aún no supera a los mejores enfoques clásicos. Eso sí, demuestra que los sistemas cuánticos ya pueden contribuir a la resolución de problemas científicos significativos, especialmente cuando se integran con la infraestructura informática existente.

Imagen | IBM

Más información | Interesting Engineering

En Xataka | Más allá de la IA, los fabricantes de semiconductores de EEUU afrontan la auténtica batalla del futuro: los chips cuánticos

Las acciones de IBM cayeron ayer cerca de un 13,2% en la Bolsa de Nueva York por una sencilla razón: Anthropic anunció que su modelo de IA, Claude, se podrá usar para modernizar sistemas que están basados en el legendario lenguaje de programación COBOL. Y eso es algo que precisamente parecía virtualmente imposible.

El lenguaje inmortal. Como indica la propia Anthropic, se estima que COBOL gestiona el 95% de todas las transacciones que se realizan en cajeros automáticos en EEUU. Un estudio de 2022 reveló que hay 800.000 millones de líneas de código de COBOL que siguen funcionando en sistemas de producción a diario.

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Que ya casi nadie usa. Frente a esa realidad está otra igual de potente: casi nadie programa ya en COBOL, porque este lenguaje ya lleva con nosotros 65 años y ha acabado siendo reemplazado por lenguajes de programación modernos. La pregunta, por supuesto, es quién se encarga de esos millones de líneas de código si ya casi no hay programadores humanos que puedan hacerlo. La propia Anthropic lo dejó claro: "el número de gente que entiende COBOL se reduce cada año".

La IA al rescate. Ahí es donde entra Claude, la familia de modelos de IA generativa de Anthropic. Según esta empresa, Claude es capaz ya de "modernizar" COBOL a pesar de lo difícil y costoso que era llevar a cabo algo así. IBM lleva años intentándolo y de hecho aplicó esa misma receta, pero su IA (Watson) no parece haber conseguido demasiados progresos. 

Claude ayuda, pero debe haber un experto humano supervisando. En Anthropic prometen que su modelo de IA es capaz de leer todo el código base de un proyecto COBOL, identificar puntos de entrada, rutas de ejecución a través de subrutinas, mapear flujos de datos ydocumentar dependencias. Destacan, eso sí, que con una supervisión de un experto humano esto puede ayudar a modernizar y pulir todo tipo de sistemas basados en COBOL.

Sistemas críticos. Por supuesto, la pregunta es si la IA realmente logrará cumplir con esa promesa, sobre todo cuando hablamos de sistemas absolutamente críticos que se usan en transacciones financieras. Según Anthropic "la modernización del código legacy ha estado estancada durante años porque comprenderlo costaba más que reescribirlo. La IA invierte esa ecuación".

COBOL ya no es tanto el as en la manga de IBM. Es difícil saber cuánto del negocio de IBM dependía de sistemas COBOL, pero desde luego es una parte relevante. 

• En 2025 la empresa obtuvo unos ingresos de 67.500 millones de dólares.
• Aproximadamente el 45% proviene del software.
• El resto es de consultoría e infraestructura, y en esta última división es donde se engloba el negocio de los mainframes IBM Z, muy ligado a sistemas COBOL.
• Es razonable pensar que los ingresos que dependen de mainframes y COBOl se sitúan alrededor del 20% de los ingresos de IBM (y probablemente más en beneficios).

La IA y el SaaSpocalypse. Lo que ha pasado con IBM y COBOL es el último caso de un software que parecía tener futuro a largo plazo pero que con la IA puede no tenerlo tanto. Los inversores parecen ahora pensar que la IA va a lograr reemplazar muchos de estos sistemas y de plataformas SaaS. Es de hecho lo que se ha dado en llamar "SaaSpocalypse" en referencia a las caídas en bolsa de este tipo de empresas en los últimos meses: Salesforce, SAP, Microsoft, Adobe, Intuit o Atlassian han sufrido caídas notables en bolsa que rondan el 30-40% de media.

Pero. Este pánico inversor que se está viviendo contrasta con la realidad actual: los modelos de IA están demostrando poder hacer cosas sorprendentes en el ámbito de la programación, pero están muy lejos de ser perfectos. El código debe ser revisado, y la propia IBM ya lo dejó claro en un manual de formacion de 1979: 

"Una computadora nunca puede ser considerada responsable. Por lo tanto, nunca debe tomar una decisión administrativa".

IBM ya ha sobrevivido a otras crisis. El gigante azul ha sufrido un golpe en bolsa, pero es una de esas empresas tecnológicas que han logrado recomponerse y resistir todos los embates de una industria que normalmente es inmisericorde. La propia IBM también tiene sus soluciones de modernización para sus clientes, y algunos analistas tienen claro que de hecho IBM ganará más dinero que antes si COBOL finalmente desaparece.

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36.000 empleados. Es el número aproximado de la plantilla de la que, a día de hoy, es la empresa más valiosa del mundo: NVIDIA. Pueden parecer muchos empleados, pero la cifra adquiere otra dimensión cuando la comparamos con la que fue la empresa más valiosa del mundo, IBM, que llegó a tener la friolera de 400.000 empleados en nómina en 1985.

La IBM de los años 80 necesitaba un auténtico ejército de empleados para funcionar. Alcanzó su pico en 1985, con un total de 405.000 empleados contratados en todo el mundo, cifra que supera la población de ciudades como Alicante, Bilbao o Córdoba. 

Actualmente, las grandes tecnológicas cuentan con plantillas enormes, pero todas ellas quedan muy lejos de lo que fue IBM (a excepción de Amazon que debido a su negocio de retail a nivel mundial, tiene una plantilla mucho más grande). Según datos de Bullfincher, este es el número de empleados de las big tech: 

• Alphabet (Google): 190.000
• Microsoft: 228.000
• Apple: 166.000
• Meta: 78.000
• NVIDIA: 36.000

Llama la atención el caso de NVIDIA, que con sólo 36.000 empleados se alza como la empresa más valiosa del momento. Ahora mismo su capitalización bursátil es de 4 billones de dólares, aunque llegó a alcanzar los 5 billones a finales del año pasado. 

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¿Y el dinero qué?

Pero vamos a lo importante: ¿Cuánto dinero generaba IBM con esa mano de obra?  Cuentan en The Chip Letter que, en 1985, IBM ingresó 50.000 millones de dólares, que ajustado por inflación serían unos 150.000 millones de dólares. Veamos cómo queda con respecto a lo que ingresaron las grandes tecnológicas en 2025:

• Alphabet: 402.800 millones
• Microsoft: 281.700 millones
• Apple: 416.000 millones
• Meta: 200.000 millones
• NVIDIA: 130.000 millones (2024)

IBM era un auténtico gigante en su época, pero incluso ajustando a la inflación, sus ingresos palidecen ante lo que ingresan las grandes tecnológicas en la actualidad. La única excepción es NVIDIA, que aún no ha comunicado sus resultados para 2025, por lo que la cifra es la de 2024. Aún así, si comparamos el  volumen de empleados, NVIDIA consigue que cada empleado sea muchísimo más rentable. Hablamos de 3,61 millones de dólares por empleado frente a 370.000 dólares por empleado en el caso de IBM, casi diez veces más rentable.

La productividad se ha disparado

¿Cómo han logrado las empresas maximizar la rentabilidad por empleado? La clave está en la digitalización y como ha disparado la productividad. Ya en 2013 se hablaba de que la tecnología había hecho que la productividad aumentara un 480% desde la década de los años 70.

Si vamos al caso concreto de IBM y NVIDIA, la primera se dedicaba principalmente a la fabricación de ordenadores centrales o mainframes, un proceso que de por sí era mucho más laborioso, en un momento en el que fabricar más significaba tener más empleados en las líneas de producción. 

NVIDIA es una empresa fabless, es decir que quienes fabrican sus GPUs son otras empresas como TSMC, y además lo hacen con procesos automatizados mucho más rápidos y eficientes. Esto deja a sus 36.000 empleados "libres" para enfocarse en el diseño de los chips y la arquitectura, permitiéndoles escalar más rápido y con mucha menos mano de obra. 

Sin embargo, hay algo en lo que ninguna tecnológica consigue superar a lo que IBM fue en su día: su grado de dominio transversal. Mantuvo alrededor del 70% de cuota de mercado de mainframes, pero es que además era líder en minicomputadoras, microcomputadoras y el software que las acompañaba, desde bases de datos, hasta compiladores. 

Imagen | Apple (editada con Gemini)

En Xataka | Los CEOs de las empresas dicen que la IA les está ahorrando un día de trabajo a la semana. Los empleados dicen otra cosa

El mundo empresarial está tan aterrorizado con la IA que las contrataciones de recién graduados están en crisis. Sin embargo, hay una empresa que está justo yendo en la dirección contraria: IBM no solo no ha congelado dichas contrataciones, sino que las está triplicando. Y su argumento es potente.

IBM quiere recién graduados. "Estamos triplicando nuestra contratación de puestos junior", explicaba Nickle LaMoreaux, la máxima responsable de recursos humanos de IBM, en una entrevista en Charter. De hecho, destacaba, esos puestos que están cubriendo "son para desarrolladores software y para todos esos trabajos que nos dicen que la IA puede hacer". Es una declaración sorprendente, sobre todo teniendo en cuenta que la tendencia del mercado es justo la contraria.

El paro entre los recién graduados —y entre losjóvenes— está en niveles récord en la última década en EEUU. Fuente: Federal Reserve Bank of New York.

El problema del paro en la Gen Z. Los jóvenes de la generación Z (Nacidos entre 1997-2012 aproximadamente) se enfrentan a una de las épocas más complejas a la hora de buscar un primer trabajo. En Estados Unidos la tasa de desempleo de los recién graduados está en el 5,6%, la más alta de la década si exceptuamos la época de la pandemia. Directivos de empresas tecnológicas llevan tiempo avisando de que la IA va a impactar mucho en el trabajo, y en especial en el ámbito de la programación. 

Perfiles junior con un nuevo foco. Mientras la competencia parece mostrar un interés creciente por reemplazar puestos de nivel de entrada con la automatización —un 37% planea hacerlo según Korn Ferry—, IBM está cambiando la mentalidad. Los ingenieros de software novatos no se pasarán el día picando código rutinario que una IA puede generar. En lugar de eso, se enfocarán en la interacción con clientes y en supervisar los resultados de los modelos. La IA ya no sustituye al junior, sino que le obliga a ser más estratégico desde el primer día.

IBM no es la única en pensar así. Aunque parece que la tendencia a la automatización es clara, IBM no está sola en esa huida hacia delante. Dropbox está haciendo lo mismo y su responsable de recursos humanos, Melanie Rosenwasser, cree que la Gen Z tiene una ventaja fundamental: está mejor preparada para trabajar con la IA que los veteranos. Según ella, "es como si [los jóvenes de la Gen Z] estuvieran con sus bicis en el Tour de France mientras el resto de nosotros vamos con ruedines", indicó en Bloomberg. 

Pero. El movimiento de IBM no está exento de cierto cinismo. La compañía hizo este anuncio una semana después de realizar un despido masivo para centrarse en áreas de crecimiento. Es como si hubieran creado una puerta giratoria en la que han sacado veteranía costosa para dejar entrar a juventud más barata. 

La IA como amplificadora. Sea como fuere, el CEO de IBM, Arvind Krishna, defiende esa estrategia —lógico— indicando que la IA no es sustituta de la capacidad humana, sino amplificadora. El discurso, nos lo creamos o no, representan una apuesta singular sobre todo ahora que las empresas parecen plantear que harán lo mismo con muchos menos empleados. Para IBM  la apuesta es a la lealtad y al conocimiento cultivado desde la base en lugar de supeditarlo todo a los algoritmos.

"Developers, developers, developers!". En evento .NET que Microsoft organizó en 1999 se produjo el célebre momento viral en el que un sobreexcitado y sudoroso Ballmer cantó aquello de "Developers, developers, developers!" sin parar. La empresa trataba de volver atraer talento con ese discurso, pero en realidad esa labor había sido intensa años antes. 

Contratar recién graduados le funcionó muy bien a Microsoft. Steven Sinofsky, que lideró el desarrollo de Windows 7, contaba en Twitter cómo Microsoft llegó a ser lo que era gracias a su estrategia de contratar a recién graduados —incluso si no habían terminado la carrera—. El desarrollo de Office, por ejemplo, se nutrió especialmente de estos jóvenes, pero aquella estrategia se detuvo. Como explica Sinofsky "Los "tiempos oscuros" se acentuaron por un parón obligado en la contratación de recién graduados, y las consecuencias se notaron cinco años más tarde". 

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Oracle ha demostrado que el verdadero negocio de la IA empresarial no está únicamente en crear los modelos más avanzados, sino también en vender la infraestructura crítica que las empresas ya consolidadas necesitan para implementarlos, disparando sus contratos pendientes y su valor en bolsa.

Por qué es importante. La estrategia de Oracle refleja que los gigantes tecnológicos tradicionales no están siendo revolucionarios con la IA, pero sí que la están usando para reforzar su dominio del mercado. Su ventaja clave no es la innovación pura, sino la confianza, los datos y las relaciones comerciales construidas durante décadas con las mayores empresas del mundo.

Qué ha ocurrido. Oracle ha reportado ingresos de 14.930 millones de dólares en el primer trimestre de su año fiscal, un 12% más interanual. Sin embargo, la métrica más importante fueron sus Obligaciones de Rendimiento Restantes (RPO) —ingresos futuros ya contratados—, que se dispararon un 359% hasta los 455.000 millones de dólares.

Como consecuencia, sus acciones subieron más de un 25% en las operaciones posteriores al cierre.

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En detalle. El crecimiento de la empresa no se basa en crear sus propios modelos de IA generativa, sino en vender los "picos y palas" para esta revolución:

• Oracle Cloud Infrastructure (OCI): Compite directamente con AWS y Azure para alojar modelos de IA de socios como OpenAI y Google.
• Bases de datos vectoriales: Ofrece bases de datos optimizadas para embeddings vectoriales, un componente esencial para aplicaciones de IA como la búsqueda semántica y RAG.
• Integración de IA: Incrusta funciones de IA en sus productos empresariales existentes como NetSuite y Fusion. Y vende actualizaciones a una base de clientes ya cautiva.

Sí, pero. Oracle no está sola. Este es un patrón que se repite entre los gigantes del software empresarial.

• SAP está haciendo lo mismo con su plataforma RISE y SAP AI.
• IBM aprovecha WatsonX y Red Hat OpenShift AI para entornos empresariales.
• Salesforce integra su Einstein GPT en toda su suite de CRM.

El contexto. Durante años, muchos analistas y fondos de capital riesgo han considerado a empresas como Oracle "muertos vivientes", todavía poderosas pero destinadas a ser reemplazadas por startups más ágiles.

El auge de la IA ha invertido esta narrativa. Resulta que tener décadas de datos empresariales, cumplimiento de normativas de seguridad y la confianza de los directores de tecnología es más valioso para desplegar infraestructura crítica de IA que tener el modelo más novedoso del momento.

Imagen destacada | Oracle

En Xataka | Microsoft acaba de realizar la mayor inversión de su historia.Y no en OpenAI, sino en una desconocida empresa holandesa

Parece que al final el matemático israelí Gil Kalai se equivocaba. Este profesor en la Universidad de Yale es desde hace varios años muy crítico con la computación cuántica. De hecho, sostiene que el incremento del número de estados de los sistemas cuánticos y de su complejidad provocará que acaben comportándose como los ordenadores clásicos, por lo que la superioridad de los primeros acabará evaporándose. Defiende, en definitiva, que los ordenadores cuánticos totalmente funcionales nunca llegarán.

Sin embargo, actualmente tenemos razones muy sólidas para prever lo contrario. Y es que hay varias empresas que aseguran que tendrán una máquina cuántica dotada de la capacidad de enmendar sus propios errores antes de que expire esta década. Estos ordenadores serán muy importantes debido a que presumiblemente tendrán la capacidad de resolver un abanico muy amplio de problemas con los que ni siquiera los superordenadores clásicos más potentes disponibles pueden lidiar.

Hace apenas una semana os contamos que Xanadu, una joven empresa canadiense fundada en 2016, planea tener listo antes de 2030 un ordenador cuántico de un millón de cúbits fotónicos con corrección de errores. No obstante, no es la única compañía que pretende hacer realidad este hito. IBM planea poner a disposición de sus clientes en 2029 'Starling', su primer ordenador cuántico de gran escala dotado de la capacidad de enmendar sus propios errores.

Ejecutará 20.000 veces más operaciones que los ordenadores cuánticos actuales

IBM va a construir el ordenador cuántico 'Starling' en un nuevo centro de datos que estará alojado en Poughkeepsie, Nueva York (EEUU). Esta máquina aglutinará 200 cúbits lógicos que, en teoría, le permitirán ejecutar 100 millones de operaciones cuánticas. Los cúbits lógicos representan una forma de superar la dificultad que conlleva la utilización de cúbits hardware o físicos, que son extremadamente sensibles al ruido, y, por tanto, propensos a cometer errores.

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Cada cúbit lógico se construye de forma abstracta sobre varios cúbits físicos o de hardware, de manera que un único cúbit lógico codifica un solo cúbit de información cuántica, pero con redundancia. Precisamente es esta redundancia la que permite detectar y corregir los errores que están presentes en los cúbits físicos. Hasta hace muy poco tiempo el número de cúbits de hardware que era necesario para implementar un único cúbit lógico inmune a los errores era impracticable, pero IBM asegura que ha dado con la solución a este problema.

Sus ingenieros han publicado dos artículos técnicos muy interesantes en los que desarrollan la estrategia que van a utilizar para llevar a buen puerto su ordenador cuántico de gran escala y con corrección de errores. En el primero de estos artículos explican qué procedimiento seguirá 'Starling' para procesar instrucciones y ejecutar operaciones de una forma eficiente. Y en el segundo describen cómo van a decodificar la información que contienen los cúbits físicos de una forma eficiente, y también qué estrategia van a utilizar para identificar y corregir errores en tiempo real utilizando recursos computacionales convencionales.

Como he mencionado unas líneas más arriba, IBM asegura que 'Starling' estará listo en 2029, pero antes de su llegada esta compañía espera alcanzar otros hitos importantes. A finales de 2025 'Quantum Loon' probará la tecnología utilizada para conectar cúbits a una distancia mayor dentro de un único chip. En 2026 'Kookaburra' será el primer procesador modular de IBM diseñado para almacenar y procesar información codificada.

En 2027 llegará 'Cockatoo' para demostrar que es posible entrelazar dos módulos 'Kookaburra', y, en consecuencia, que es viable conectar varios chips cuánticos como nodos de una plataforma más grande. Y, por último, después de 'Starling' llegará 'Blue Jay', que aglutinará 2.000 cúbits lógicos que, en teoría, le permitirán ejecutar 1.000 millones de operaciones cuánticas.

Imagen | IBM

Más información | IBM

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Treinta años después de cerrar su histórica fábrica de circuitos electrónicos en La Pobla de Vallbona, IBM ha anunciado su regreso a Valencia con una apuesta renovada y estratégica. La multinacional tecnológica ha creado un centro de "Digital Sales" en la incubadora de innovación The Terminal Hub, en La Marina de Valencia.

La nueva iniciativa de IBM en la ciudad del Turia se plantea como un "Erasmus" para la aceleración del nuevo talento tecnológico de la compañía en Europa, África y Oriente Medio.

Aunque el espacio permite albergar a 250 empleados, la compañía iniciará esta nueva etapa con la creación de cien nuevos empleos directos para la implantación de un programa internacional de formación para jóvenes profesionales de la firma tecnológica. El número de empleados se incrementará en el futuro, pero IBM no ha avanzado ninguna cifra concreta.

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La nueva etapa de IBM en Valencia

IBM ha decidido volver a Valencia con una visión completamente distinta a la de hace tres décadas. Si entonces su presencia estaba ligada a la fabricación de hardware, ahora la compañía apuesta por los servicios avanzados y la gestión comercial de soluciones tecnológicas basadas en inteligencia artificial, almacenamiento, servicios en la nube y automatización.

Tal y como incide su nombre, el nuevo centro "Digital Sales" se centrará en impulsar las habilidades de sus empleados de los departamentos de relaciones comerciales y ventas, integrándose en el área de influencia de The Terminal Hub.

Horacio Morell, presidente de IBM España, ha señalado la importancia de regresar en un enclave repleto de incubadoras y viveros de innovación, consolidando a la ciudad como un polo de atracción para el talento tecnológico internacional. "Desde estas instalaciones, conectaremos el talento, la tecnología y el ecosistema para ayudar a las empresas a acelerar la adopción de soluciones de vanguardia en IA, computación en la nube, ciberseguridad y automatización", destacaba Morell en el acto de presentación del proyecto.

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Un "Erasmus" internacional de talento tecnológico

La gran novedad de este centro es su enfoque en la formación y aceleración de talento internacional. IBM ha puesto en marcha un programa que selecciona a jóvenes profesionales en sus países de origen y los traslada a Valencia para un año de formación intensiva en nuevas tecnologías.

Durante este periodo, los participantes no solo reciben formación teórica, sino que también trabajan activamente con clientes reales, adquiriendo experiencia práctica y habilidades comerciales clave. Según Gabrielle Crisman, directora del centro, "el objetivo es formar a los nuevos ejecutivos de ventas de IBM que ofrecerán a los clientes experiencias personalizadas y ágiles impulsadas por la tecnología". "Después de ese periodo, la mayoría volverán a los lugares de origen para desarrollar su trabajo", señalaba Morell.

La alcaldesa de Valencia, María José Catalá, ha destacado la importancia de este programa para el empleo juvenil: "Los jóvenes necesitan encontrar un trabajo de calidad y proyectos como este nos ayudan a conseguir este objetivo", recogía El Español.

Además, la compañía ha remarcado que el centro representa "una oportunidad para jóvenes recién titulados, profesionales con experiencia en tecnología y expertos en ventas digitales que deseen desarrollar su carrera en una compañía global, sin salir de Valencia".

IBM ha vuelto a apostar por Valencia para este proyecto estratégico por varias razones. Entre los factores más destacados se encuentran las excelentes condiciones de vida y el clima de la ciudad como incentivo para los participantes en el programa de capacitación.

Por otro lado, desde IBM destacan el apoyo institucional del Ayuntamiento, la Cámara de Comercio, las universidades y otros organismos empresariales. "La elección de Valencia, por parte de IBM, demuestra que Valencia se ha consolidado como el hub tecnológico por excelencia en Europa", declaró al El Economista la alcaldesa María José Catalá.

En Xataka | IBM despidió a 8.000 trabajadores para reemplazarlos por la IA. Lo que no esperaba fue contratar a otros tantos... por la IA

Imagen | The Terminal HUB, IBM

Las gallinas que entran por las gallinas que salen. IBM fue una de las principales protagonistas en las oleadas de despidos masivos a nivel global hace dos años, y ahora vuelve a serlo por la consecuencia que ha tenido tomar esta decisión: tener aún más trabajadores.

Los despidos. En enero de 2023 IBM se sumaba a los días grises en el sector tecnológico. Google anunciaba la salida de 12.000 de sus empleados, X (antigua Twitter) despedía al 83% de su plantilla en España, y Spotify decía adiós a 600 trabajadores.

Por el lado de IBM, se paralizaban por completo las contrataciones y se formalizaba el despido de 7.800 trabajadores. La propia CEO de IBM explicaba que su empresa cubriría puestos con inteligencia artificial, afirmando al menos el 30% de su plantilla era remplazable.

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Las consecuencias. IBM habló de cómo podía prescindir de trabajadores al remplazarlos por IA, pero no sobre las personas necesarias para hacer funcionar esa IA. Uno de los directores ejecutivos de la tecnológica, Arvind Krishna, recoge para WSJ que el número de empleados ha aumentado tras la ola de despidos.

"Aunque hemos hecho una enorme cantidad de trabajo dentro de IBM para aprovechar la IA y la automatización en ciertos flujos de trabajo empresariales, nuestro empleo total en realidad ha subido, porque hemos logrado obtener más capacidad de inversión para cubrir otras áreas», dijo Krishna a The Wall Street Journal.

La compañía ha despedido a trabajadores para remplazarlos por inteligencia artificial, pero también ha aumentado las contrataciones en programadores y personal de ventas. No han trascendido números concretos sobre cuántas contrataciones ha habido y si han cubierto realmente o no los 7.800 despidos.

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La automatización al mando. IBM lleva más de tres años confiando plenamente en AskHR, una solución de inteligencia artificial que comenzó a gestarse en 2021 y que a día de hoy utilizan para procesos relacionados con la gestión de recursos humanos (nóminas, documentación de empleados, gestionados de vacaciones).

La compañía asegura haber automatizado el 94% de las tareas rutinarias de RRHH, consiguiendo mejoras productivas por valor de 3.500 millones de dólares en los últimos años en más de 70 áreas de negocio. Este ahorro significativo en recursos humanos, según la compañía, les está permitiendo invertir en otras áreas.

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Una empresa AI-First. En la propia web de IBM tenemos detallada la postura oficial de la compañía con la IA. Es digna de un capítulo de Black Mirror, pero resume a la perfección el estado de la IA en el mundo laboral.

“A medida que el chatbot aprendía y se volvía más inteligente, nuestro NPS (Net Promoter Score) comenzó a aumentar. Añadimos más funcionalidades, junto con la capacidad de realizar transacciones. AskHR evolucionó a un asistente digital que permitía a los gerentes transferir empleados a otro gerente o iniciar el proceso trimestral de promociones. Todo se hacía directamente en AskHR con solo unos clics.

En 2024, AskHR gestionó más de 11,5 millones de interacciones; el 94% de ellas se resolvieron dentro de la plataforma. Eso significa que, de todas las preguntas realizadas, solo el 6% necesitó ser derivado fuera de AskHR a un socio especializado en RRHH. El NPS actual es de +74, así que hemos recorrido un largo camino desde aquel -35. Hay casi 90 automatizaciones integradas en AskHR, y vienen más en camino. Gracias a esto, los gerentes pueden realizar transacciones de RRHH un 75% más rápido que antes.

Según IMB, automatizar procesos con IA le ha permitido ser más rápido y eficaz, con una necesidad mínima de derivar procesos de a personal de RRHH. Una de las claves está en la propia evolución del asistente: llevan usándolo en pruebas desde 2017, y en 2025 ya está remplazando humanos.

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IBM no está sola. Lo de las empresas remplazando trabajadores por IA no fue un experimento de 2023. Ya hay empresas que han prescindido del 90% de sus departamentos de atención al cliente por chatbots, asegurando que fue la decisión correcta. Duolingo arrancó 2025 con remplazo de equipo humano, y a algunas les salió el tiro por la culata y acabaron buscando programadores en LinkedIn.

La IA y su impacto laboral está especialmente ligado a la automatización de procesos. Informes como 'The Future of Jobs Report 2025', elaborados por World Economic Forum, esperan que para 2030 la automatización de procesos destruya cerca de 92 millones de puestos de trabajo.

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IBM desplegará en San Sebastián su System Two con procesador Heron de 156 cúbits, el ordenador cuántico más potente de Europa. Operativo a finales de año, convertirá a España en uno de los seis nodos mundiales de computación cuántica, junto a EE.UU., Canadá, Alemania, Japón y Corea del Sur.

El sistema vasco superará a la reciente instalación alemana de IBM, que opera con procesadores Eagle de 127 cúbits.

Por qué es importante. La computación cuántica promete transformar la ciencia de materiales, la física y la medicina resolviendo problemas inabordables para sistemas convencionales. El System Two ya alcanza la "ventaja cuántica", ejecutando operaciones imposibles para supercomputadoras tradicionales.

Su diseño modular permitirá expandir capacidades mientras avanza la mitigación de errores, el mayor desafío de esta tecnología.

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En cifras. El Gobierno vasco invertirá 50,8 millones de euros en el proyecto, parte de una estrategia regional de 120 millones. El rendimiento del nuevo procesador es espectacular: 16 veces más preciso y 25 veces más rápido que sus antecesores.

Con 156 cúbits, el procesador Heron inaugura lo que IBM denomina "era de utilidad cuántica".

El contexto. El anuncio coincide con la reciente presentación del primer ordenador cuántico con tecnología 100% europea en el Barcelona Supercomputing Center, creando un eje de excelencia cuántica en España.

• Barcelona apuesta por la autonomía tecnológica europea con un sistema desarrollado por Qilimanjaro y GMV.
• San Sebastián se asocia con IBM para acceder a la tecnología más avanzada del mercado.

Ambas estrategias se complementan y posicionan a España en la vanguardia europea.

¿Y ahora qué? El centro IBM-Euskadi estará disponible para científicos, educadores y empresas mediante su software de código abierto Qiskit. El acceso remoto permitirá a investigadores de todo el mundo aprovechar sus capacidades.

Según el lehendakari Pradales, esta infraestructura "será clave para la transformación digital y el desarrollo económico del País Vasco", facilitando colaboraciones internacionales.

Profundiza. La carrera cuántica se acelera. IBM planea para 2029 su sistema "Starling", con corrección de errores completa, multiplicando las posibilidades de aplicación práctica.

Con dos polos de desarrollo en San Sebastián y Barcelona, España emerge como potencia en un campo que definirá el futuro tecnológico global en las próximas décadas.

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