La roadmap del quantum: dalle prime applicazioni al mercato

Fino a 2.700 miliardi di dollari di valore economico entro il 2035, secondo la stima di McKinsey, e nello stesso tempo la possibilità che i futuri computer quantistici mettano in crisi la crittografia a chiave pubblica. Per le imprese il quantum è già una questione di strategia: non perché le macchine attuali sostituiscano i supercomputer, ma perché partnership, competenze e migrazione della sicurezza richiedono anni.

Nel rapporto “Three horizons of quantum: A business road map to the future computing economy”, pubblicato il 20 ottobre 2026, McKinsey organizza questa preparazione in tre fasi, dai primi progetti commerciali a un’economia in cui il calcolo quantistico potrebbe entrare nei processi industriali.

La previsione economica va letta per quello che è: 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, quindi, il compito non è acquistare subito una macchina, ma decidere quali capacità costruire prima che la tecnologia raggiunga la maturità necessaria.

Tre orizzonti, una strategia da avviare adesso

La prima fase è quella della 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, cioè capaci di correggere gli errori e sostenere calcoli più lunghi e affidabili. Il terzo descrive l’eventuale integrazione del quantum nei modelli operativi di settori come farmaceutica, energia, finanza e materiali.

Non sono 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 che si sta allargando. Il Quantum Technology Monitor 2026, quinta edizione dell’analisi annuale di McKinsey basata su dati pubblici, interviste a esperti e stime proprietarie, 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.

Il quantum comprende tre ambiti distinti. Il calcolo quantistico usa qubit, che possono rappresentare combinazioni di stati e sfruttare fenomeni come sovrapposizione ed entanglement; non è però un acceleratore universale.

La comunicazione quantistica riguarda la distribuzione e la protezione delle informazioni.

Il quantum sensing usa sistemi quantistici per misurare grandezze fisiche con applicazioni potenziali 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.

Orizzonte uno: investire in casi d’uso e competenze

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. È una crescita da una base ancora piccola, non la misura del valore già prodotto per i clienti.

Per un’impresa, un buon pilota parte da un processo con un obiettivo misurabile: per esempio migliorare un problema di simulazione molecolare, ottimizzare una rete o confrontare scenari finanziari. Il team dovrebbe fissare un confronto con il metodo classico disponibile, definire tempi e qualità del risultato richiesto e verificare se i dati sono utilizzabili.

Un test che mostra soltanto che un algoritmo gira su un dispositivo quantistico non dimostra un vantaggio economico: occorre considerare accuratezza, costi di accesso, tempi di calcolo e integrazione nel processo.

In parallelo servono competenze interne. 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 che possono essere riutilizzate in altri contesti.

Orizzonte due: la promessa fault-tolerant e i suoi vincoli

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 danno un’indicazione del ritmo atteso, ma restano impegni dei singoli fornitori. IBM indica il 2029 per il sistema Starling fault-tolerant; altri operatori hanno pubblicato obiettivi differenti. Non c’è consenso su quale architettura — ioni intrappolati, circuiti superconduttori, atomi neutri, fotonica o altre — riuscirà a scalare meglio.

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 e componenti criogenici, elettronica di controllo, processi produttivi e personale specializzato. La scelta del fornitore, pertanto, è 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.

La sicurezza è il lavoro più urgente

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 stabilire chiavi condivise e 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 tentare di 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.

La distribuzione quantistica delle chiavi (QKD) è un’altra tecnologia, basata su apparati e collegamenti fisici che consentono di rilevare tentativi di intercettazione. Non sostituisce la crittografia post-quantistica software: la QKD è limitata dalla distanza e, da sola, non fornisce autenticazione o firme digitali.

L’Unione europea sta sviluppando EuroQCI, infrastruttura di comunicazione quantistica per collegare reti nazionali e proteggere comunicazioni sensibili. Per le aziende, la scelta dipenderà dall’architettura e dal livello di rischio; la migrazione PQC resta la misura più generalizzabile.

Orizzonte tre: valore nei settori, senza automatismi

La stima McKinsey del valore economico attribuibile al quantum computing raggiunge 1.280-2.700 miliardi di dollari nel 2035. La fascia più ampia è nell’energia e nei materiali, seguiti da finanza, trasporti e logistica, farmaceutica e comparti industriali. Le cifre descrivono valore potenziale attraverso maggiori ricavi o riduzioni di costo, non fatturato del mercato quantistico. Sono inoltre stime aggregate e approssimative, non previsioni definitive per una singola azienda; l’impatto atteso dell’AI generativa in parte si sovrappone a quello del quantum.

Tra gli esempi, il rapporto individua la simulazione di molecole e materiali come possibile leva per farmaci e chimica. I materiali sono governati da interazioni tra elettroni che diventano rapidamente difficili da simulare in modo esatto con approcci classici. Un computer quantistico potrebbe rappresentare alcuni di questi comportamenti in modo più naturale, ma il passaggio dalla simulazione a un prodotto industriale richiede validazione sperimentale, tempi regolatori e investimenti. Il rapporto stima fino a 800 miliardi di dollari di valore potenziale nella chimica entro il 2035; non significa che ogni impresa chimica possa catturare una quota proporzionale.

La relazione con l’AI è bidirezionale: il quantum potrebbe ampliare alcune capacità di calcolo, mentre strumenti di AI possono aiutare nella progettazione di algoritmi e nella correzione degli errori. Ma anche qui i benefici dipendono dalla disponibilità di hardware, energia e dati. Il rapporto colloca le applicazioni più trasformative in un orizzonte più lontano, quando quantum computing, comunicazioni e sensori potranno essere integrati in processi complessi, dalla robotica alla gestione di reti energetiche.

Cosa fare ora: un portafoglio, non una scommessa unica

Per tradurre le tre fasi in decisioni, la direzione può assegnare responsabilità congiunte a tecnologia, sicurezza, ricerca e business. Il primo passo è classificare i problemi aziendali per valore e compatibilità con simulazione, ottimizzazione o calcolo probabilistico; il secondo è finanziare pochi piloti con metriche e criteri di uscita; il terzo è preparare una mappa degli asset crittografici e un piano di migrazione PQC. Il quarto è costruire relazioni con università, startup e fornitori, lasciando aperta la possibilità di cambiare architettura.

Per l’Europa, la Commissione ha fissato nel 2025 l’obiettivo di diventare leader mondiale nelle tecnologie quantistiche entro il 2030, con iniziative su ricerca, infrastrutture, ecosistema, applicazioni spaziali e competenze. La strategia offre una cornice di sviluppo, ma la competitività dipenderà da capacità produttiva, capitali, accesso ai talenti e domanda industriale.

Alle imprese conviene seguire gli investimenti pubblici come segnali di ecosistema, senza confonderli con la prova che una tecnologia abbia già raggiunto un vantaggio commerciale.

Il messaggio operativo non è anticipare una data precisa per il “Q-Day” o acquistare hardware in anticipo. È ridurre il costo di apprendimento e il rischio di dipendenza: sperimentare dove esiste una domanda concreta, sviluppare competenze interne e rendere aggiornabile la crittografia.

Chi prepara oggi queste basi potrà aumentare o ridurre gli investimenti sulla base dei risultati, mentre chi aspetta un’unica svolta tecnologica rischia di dover recuperare insieme know-how, partner e sicurezza dei dati.