Per anni il quantum è rimasto sospeso in quella terra di mezzo dove finiscono spesso le tecnologie più ambiziose: grandi promesse, ricerca avanzata e pochissime applicazioni concrete. Oggi, però, qualcosa sta cambiando. Le aziende hanno iniziato a guardare all’AI quantistica non più come a un esperimento lontano, ma come a un possibile vantaggio competitivo da costruire subito.
È questo il contesto in cui si inserisce il nuovo sondaggio globale di SAS, società specializzata in dati e AI, che ha coinvolto oltre 500 professionisti di diversi settori per capire come il mercato stia percependo l’evoluzione del quantum.
Il dato più interessante riguarda il cambio di priorità delle imprese. Nel 2025 il principale ostacolo all’adozione era il costo elevato dell’implementazione. Nel 2026, invece, il tema dominante diventa un altro: l’incertezza sulle applicazioni pratiche nel mondo reale.
Un segnale chiaro. Il mercato non sta più discutendo soltanto di investimenti e infrastrutture: vuole capire dove questa tecnologia possa generare un ritorno concreto, quali processi possa migliorare davvero e soprattutto quanto tempo servirà prima di vedere risultati misurabili.
Secondo SAS, l’AI quantistica permette di eseguire algoritmi di machine learning utilizzando hardware quantistico già disponibile oggi. Le potenzialità teoriche sono enormi: attività che richiedono ore di elaborazione potrebbero essere completate in pochi minuti, mentre problemi considerati troppo complessi per l’informatica tradizionale potrebbero diventare affrontabili.
L’azienda sottolinea anche altri possibili benefici, come la capacità di addestrare modelli con meno dati, una maggiore stabilità nel tempo e una migliore efficienza nell’apprendimento automatico.
Perché l’approccio ibrido può accelerare l’adozione
Nel concreto, però, SAS immagina il futuro del quantum in modo molto meno “assoluto” rispetto alla narrativa più spettacolare degli ultimi anni. La società descrive infatti un approccio ibrido, in cui elaborazione classica e quantistica convivono e si dividono i carichi di lavoro in base alle rispettive capacità.
Ed è proprio qui che si gioca la partita industriale. Le aziende vogliono iniziare a sviluppare competenze, proprietà intellettuale e casi d’uso concreti prima che il mercato raggiunga la piena maturità.
Bill Wisotsky, Principal Quantum Architect di SAS, spiega che molte organizzazioni stanno cercando di costruire approcci originali e brevettabili per arrivare preparate al momento in cui il settore sarà davvero pronto su larga scala.
Allo stesso tempo, però, la cautela resta elevata. I manager temono di investire risorse importanti senza ottenere risultati tangibili, vantaggi competitivi immediati o applicazioni realmente utili al business.
SAS Quantum Lab: meno barriere, più sperimentazione
Per cercare di abbassare la soglia d’ingresso, SAS ha annunciato l’arrivo di SAS Quantum Lab, previsto nel quarto trimestre per i clienti SAS Viya.
L’obiettivo della piattaforma è offrire un ambiente pratico in cui le aziende possano sperimentare l’AI quantistica senza dover affrontare immediatamente investimenti troppo elevati o competenze ultra-specialistiche.
Secondo quanto comunicato dall’azienda, Quantum Lab permetterà di confrontare fianco a fianco risultati tradizionali, quantistici e ibridi sugli stessi casi d’uso industriali, aiutando le organizzazioni a capire quale approccio sia più efficace per i propri problemi operativi.
SAS parla inoltre di risultati molto significativi nei test preliminari: accelerazioni superiori a 100 volte e un possibile risparmio dei costi del 99%.
Tra gli strumenti previsti compare anche un tutor virtuale di AI quantistica, pensato per supportare gli utenti con esempi di codice, suggerimenti e indicazioni operative.
Dai servizi finanziari alla supply chain: dove il quantum potrebbe trovare spazio
La parte più interessante del sondaggio arriva probabilmente dalle applicazioni immaginate dagli stessi partecipanti. Alla domanda su quali problemi vorrebbero risolvere grazie al quantum, le risposte mostrano un panorama molto ampio.
Tra i casi d’uso citati emergono il miglioramento dei sistemi antifrode nei servizi finanziari, l’ottimizzazione del traffico nelle reti 5G e l’accelerazione della simulazione molecolare per il drug discovery.
Altri scenari riguardano la supply chain, la logistica e la modellazione predittiva del comportamento dei clienti, fino all’addestramento di grandi modelli linguistici per attività di elaborazione del linguaggio naturale.
Il punto, oggi, è capire dove il quantum possa iniziare a produrre valore reale. Ed è esattamente lì che le aziende stanno iniziando a muoversi.
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Marco Brunasso
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