Il quantum computing potrebbe generare fino a 2.700 miliardi di dollari di valore entro il 2035, secondo la stima di McKinsey, ma la tecnologia è ancora lontana dal diventare una realtà di massa. Per le imprese, il quantum è già una questione di strategia: non perché le macchine attuali sostituiscano i supercomputer, ma perché la costruzione di partnership, competenze e la migrazione della sicurezza richiedono anni.
Tre orizzonti di preparazione
Nel rapporto “Three horizons of quantum: A business road map to the future computing economy”, pubblicato il 20 ottobre 2026, McKinsey organizza la preparazione in tre fasi, dai primi progetti commerciali a un’economia in cui il calcolo quantistico entra nei processi industriali.
La previsione economica va letta come uno scenario, non un ricavo già acquisito né una data certa per il vantaggio quantistico. Il valore stimato riguarda incrementi di ricavi e risparmi di costo in diversi settori; gli effetti potenziali si sovrappongono in parte a quelli dell’intelligenza artificiale generativa. Per i responsabili aziendali, il compito non è acquistare subito una macchina, ma decidere quali capacità costruire prima che la tecnologia raggiunga la maturità necessaria.
La prima fase è la commercializzazione iniziale: le imprese testano servizi cloud, lavorano con i fornitori e cercano problemi adatti a progetti pilota. Il secondo orizzonte corrisponde alla possibile diffusione di sistemi fault‑tolerant, capaci di correggere gli errori e sostenere calcoli più lunghi e affidabili. Il terzo descrive l’integrazione del quantum nei modelli operativi di settori come farmaceutica, energia, finanza e materiali.
Tempistiche e maturità
Non esistono scadenze di calendario universali: sono passaggi di maturità, i cui tempi dipendono da progressi tecnici, costi e disponibilità di hardware. Il punto di partenza è un ecosistema in espansione. Il Quantum Technology Monitor 2026, quinta edizione dell’analisi annuale di McKinsey, rileva oltre 300 organizzazioni nel mondo già al lavoro con fornitori di tecnologie quantistiche; 162 sono state analizzate in dettaglio.
I progetti si spostano dai test isolati verso attività di co‑sviluppo e, in alcuni casi, verso applicazioni integrate nei flussi aziendali. L’accesso via cloud riduce la necessità di investire in hardware proprietario, ma non elimina i costi di competenze, integrazione e validazione.
Ambiti del quantum computing
Il quantum comprende tre ambiti distinti:
- Calcolo quantistico: qubit che possono rappresentare combinazioni di stati sfruttando sovrapposizione ed entanglement; non è però un acceleratore universale.
- Comunicazione quantistica: riguarda la distribuzione e la protezione delle informazioni.
- Quantum sensing: sistemi quantistici per misurare grandezze fisiche con applicazioni in navigazione, diagnostica e ricerca mineraria.
La velocità commerciale differisce: il calcolo concentra oggi il mercato più ampio, mentre i sensori hanno già dimostrato alcuni impieghi circoscritti.
Modelli ibridi
Nell’immediato, il modello più realistico è ibrido: il processore quantistico lavora insieme a sistemi classici ad alte prestazioni, affrontando una parte specifica del problema; il supercomputer e il software aziendale gestiscono il resto. Questa architettura consente di sperimentare senza attendere computer quantistici universali e pienamente corretti dagli errori.
McKinsey stima che i ricavi aggregati delle società di quantum computing abbiano superato un miliardo di dollari nel 2025 e possano arrivare fino a 4,4 miliardi nel 2028. Si tratta di una crescita da una base ancora piccola, non della misura del valore già prodotto per i clienti.
Come avviare un pilota di successo
Per un’impresa, un buon pilota parte da un processo con un obiettivo misurabile: ad esempio migliorare una simulazione molecolare, ottimizzare una rete o confrontare scenari finanziari. Il team dovrebbe:
- Definire un benchmark con il metodo classico disponibile.
- Stabilire tempi e qualità del risultato richiesto.
- Verificare la disponibilità e la qualità dei dati.
- Valutare accuratezza, costi di accesso, tempi di calcolo e integrazione nel processo.
Un semplice test che dimostra che un algoritmo gira su un dispositivo quantistico non è sufficiente a dimostrare vantaggio economico; occorre una valutazione completa.
Competenze interne e proprietà intellettuale
Le competenze interne sono fondamentali. Fisici e ingegneri quantistici sono pochi, ma la preparazione non riguarda solo gli specialisti: servono sviluppatori, architetti software, responsabili di processo e procurement capaci di dialogare con i fornitori. Anche la proprietà intellettuale conta: nelle collaborazioni di co‑sviluppo vanno chiariti diritti sui dati, sugli algoritmi e sulle applicazioni riutilizzabili in altri contesti.
Fault‑tolerance e roadmap dei fornitori
La correzione degli errori è il passaggio tecnico che separa i prototipi attuali da calcoli più lunghi e affidabili. Un qubit fisico è fragile: rumore e imperfezioni possono alterare il risultato. I sistemi fault‑tolerant puntano a codificare l’informazione logica su più qubit fisici e a rilevare e correggere gli errori senza distruggere il calcolo.
La capacità utile dipende quindi dai qubit logici e dalla qualità delle operazioni, non dal solo numero di qubit fisici annunciato dal produttore.
Le roadmap industriali indicano scadenze, ma restano impegni dei singoli fornitori. IBM prevede il 2029 per il sistema Starling fault‑tolerant; altri operatori hanno obiettivi differenti. Non c’è consenso su quale architettura — ioni intrappolati, circuiti superconduttori, atomi neutri, fotonica o altre — riuscirà a scalare meglio.
Ostacoli di scalabilità
Una data annunciata non equivale a una prestazione verificata in produzione: la roadmap deve essere valutata come scenario da monitorare, non come promessa su cui basare da sola un investimento pluriennale. Anche se le roadmap fossero rispettate, la scalabilità dipende da ostacoli industriali: disponibilità di laser, componenti criogenici, elettronica di controllo, processi produttivi e personale specializzato. La scelta del fornitore è quindi una scommessa tecnologica oltre che un acquisto.
Le aziende possono ridurre la dipendenza costruendo competenze trasferibili, mantenendo più opzioni aperte e misurando i progetti rispetto a benchmark classici.
Migrazione crittografica e post‑quantum
La preparazione alla tecnologia quantistica non coincide con l’attesa del primo computer fault‑tolerant. La migrazione crittografica può iniziare oggi, perché gli algoritmi post‑quantistici sono progettati per funzionare sull’hardware tradizionale. Nel 2024 il NIST statunitense ha approvato tre standard: ML‑KEM per le chiavi condivise, ML‑DSA e SLH‑DSA per le firme digitali.
L’ente raccomanda di pianificare la migrazione individuando sistemi e protocolli che usano crittografia a chiave pubblica vulnerabile. Il rischio riguarda anche i dati raccolti oggi: in un attacco “raccogli ora, decifra dopo”, un avversario conserva comunicazioni cifrate per leggerle quando avrà accesso a capacità quantistiche adeguate.
La priorità dipende dalla durata di riservatezza: cartelle cliniche, segreti industriali e comunicazioni governative possono dover restare protetti per molti anni. La raccomandazione della Commissione europea del 2024 invita gli Stati membri ad avviare quanto prima la transizione alla crittografia post‑quantistica nelle infrastrutture pubbliche e critiche. Le imprese che servono questi settori devono mappare chiavi, certificati, dispositivi e fornitori, verificando che gli aggiornamenti siano compatibili con i sistemi già in uso.
Distribuzione quantistica delle chiavi (QKD)
La distribuzione quantistica delle chiavi (QKD) è un’alternativa complementare, ancora in fase di sperimentazione su scala limitata, ma che offre una protezione teoricamente invulnerabile al furto di chiavi durante la trasmissione.