Quantum Computing: applicazioni, sfide e scenari

20 Febbraio 2026

Innovation Center, Trend del futuro, What if, Focus On

Le tecnologie quantistiche stanno mostrando il loro potenziale in diversi settori industriali. Ne parliamo con Davide Corbelletto, responsabile del Quantum Competence Center all’interno dell’Area Data, AI & Technology di Intesa Sanpaolo

Uomo in camice davanti a computer quantistico

Le tecnologie quantistiche stanno iniziando a trasformare concretamente diversi settori industriali, aprendo la strada a soluzioni che fino a pochi anni fa sembravano irrealizzabili. Grazie alla capacità di elaborare informazioni in modo radicalmente diverso rispetto ai sistemi classici, queste tecnologie promettono di affrontare problemi complessi con una rapidità e una precisione senza precedenti. Le applicazioni spaziano dalla ricerca scientifica alla sicurezza, dall’ottimizzazione dei processi alla creazione di nuovi materiali.

Healthcare, chimica e scienza dei materiali

Il quantum computing permette simulazioni molecolari avanzate, accelerando la scoperta di nuovi farmaci e materiali. Il quantum sensing abilita nuove forme di diagnostica ultrasensibile, come la risonanza magnetica di nuova generazione e il monitoraggio di biomarcatori a livello cellulare.

L’impiego del Quantum Computing nell'ambito delle scienze dei materiali, della chimica e della farmacologia costituirà probabilmente la vera killer application scientifica di questa tecnologia

Davide Corbelletto

Responsabile del Quantum Competence Center all’interno dell’Area Data, AI & Technology di Intesa Sanpaolo

“Infatti, i sistemi molecolari obbediscono a livello subatomico alle leggi della meccanica quantistica. Pertanto, il comportamento di tali sistemi risulta solamente approssimabile attraverso un computer classico, mentre un computer quantistico può realmente simularne il comportamento, rappresentandone a tutti gli effetti un digital twin controllabile e ispezionabile in ogni suo aspetto.

Ciò non solo comporterà una drastica riduzione dei tempi e dei costi di ricerca e sviluppo industriale per studiare nuovi materiali e farmaci, ma aprirà la strada alla risoluzione di problemi che potrebbero avere ricadute significative sull'intera umanità, quali, ad esempio, la possibilità di realizzare medicinali su misura che, a parità di principio attivo, evitino potenziali controindicazioni sullo specifico paziente che li assume, o trovare alternative più sostenibili a composti chimici come l’ammoniaca, la cui produzione, pur essenziale in diversi contesti come i fertilizzanti agricoli, comporta un impatto notevole a livello ambientale”.

Financial services

Ottimizzazione dei portafogli, gestione del rischio, simulazioni stocastiche (simulazioni che tengono conto dell’incertezza e della variabilità nei dati o nei processi. In pratica, si usano quando non si può prevedere con certezza cosa succederà, ma si possono stimare diversi scenari possibili) e analisi predittive. Le Quantum Communication e la Quantum Key Distribution (QKD) stanno rivoluzionando la sicurezza delle transazioni e delle comunicazioni finanziarie, mentre il quantum computing promette di migliorare la detection delle frodi e l’analisi di grandi database.

Nel settore bancario, Il Quantum Competence Center di Intesa Sanpaolo è tra i primi in Europa, come ci conferma anche Corbelletto: “Stando a quanto pubblicato lo scorso 20 marzo nel suo primo Banking Brief a tema Quantum dalla società di ricerca londinese Evident, il Quantum Competence Center di Intesa Sanpaolo è, a parimerito con HSBC, “Strong Second” a livello internazionale subito dopo il “Trailblazer” Applied Research Center di JP Morgan Chase.

Le principali sfide che stiamo affrontando sono due: una operativa che riguarda appunto le attività di ricerca industriale volte a comprendere quali siano i casi d’uso più promettenti in cui applicare il calcolo quantistico al fine di ottenere un vantaggio prospettico tanto in termini di efficienza (velocità di esecuzione), quanto di efficacia (miglior qualità degli output).

L’altra invece organizzativa, con un’opera costante di sensibilizzazione e divulgazione a tutti livelli, dal top management alle aree di governo che maggiormente potrebbero essere positivamente impattate, per creare consapevolezza sul tema, e, a partire dal 2024 anche formare professionalmente una nuova forza lavoro interna qualificata con corsi specificatamente progettati ed erogati dal nostro team”.

Altri settori di applicazione

Energia e trasporti. Ottimizzazione delle smart grids, simulazione di nuovi materiali per batterie e reti elettriche, gestione dinamica delle reti di trasporto e logistica. Il quantum computing consente di risolvere problemi NP-hard (Non-deterministic Polynomial time, problemi molto difficili da risolvere) come il Vehicle Routing Problem (la gestione efficiente delle consegne o dei trasporti) in tempi ridotti rispetto ai sistemi tradizionali.

Difesa, telecomunicazioni, manifattura di precisione, aerospazio. Applicazioni che spaziano dalla sicurezza delle comunicazioni alla navigazione autonoma, dal monitoraggio ambientale alla produzione di sensori avanzati.

Ottimizzazione, simulazione e machine learning: i casi d’uso

Ottimizzazione, simulazione e machine learning sono i principali macrogruppi in cui si possono essere classificati i casi d’uso del Quantum Computing.

Ottimizzazione

“Ottimizzare, da un punto di vista matematico, significa individuare, all’interno di un insieme di soluzioni praticabili, la miglior candidata possibile”, spiega Corbelletto. “Ad esempio, ottimizziamo continuamente portafogli finanziari al fine di massimizzarne le rendite, minimizzandone al contempo la volatilità.

Problemi di questo tipo, complessi da risolvere su hardware standard, possono ingegnosamente essere riformulati come ricerca della configurazione che minimizza l’energia di un sistema quantistico, il quale è a sua volta mappabile su un quantum computer”.

Simulazioni

“Attraverso le simulazioni è possibile stimare il prezzo di un certo strumento finanziario sul mercato oppure elaborare i cosiddetti Stress Test Scenarios, che servono a verificare la capacità di reazione di un istituto di credito ad eventi avversi ed impredicibili”, continua Corbelletto.

Tuttavia, simulazioni accurate richiedono la generazione di variabili casuali, che sappiamo non poter essere realizzata con hardware classico, il quale è in grado di generare al più numeri pseudo-randomici. Questa limitazione può essere superata da un computer quantistico che è invece in grado di generare numeri veramente casuali”

Machine Learning

“L’intelligenza artificiale supervisionata o addestrata si sta ampiamente diffondendo oggi nel mondo bancario e assicurativo, anche nella sua forma più evoluta, ossia quella generativa; la promessa del Quantum Computing è quella di migliorare accuratezza e rapidità della risposta di questi algoritmi a parità di volumi dati in gioco. Ciò consentirebbe ad esempio ridurre il consumo energetico legato ai tempi, oggi molto lunghi, riservati al training dei modelli.

Inoltre, il quantum computing si candida ad essere un ottimo strumento per affrontare anche altri tipi di intelligenza artificiale come quelle che apprendono per rinforzo (ossia mediante un sistema di trial & error dove ogni scelta giusta viene penalizzata e quelle sbagliate penalizzate) o non supervisionata (ossia che non può addestrarsi a partire da dati già, come si suol dire, «etichettati» in partenza)".

"Ottimizzazione, simulazione, machine learning: in ciascuno di questi tre macro-gruppi, il nostro centro di competenza ha pubblicato almeno un paper di ricerca industriale, dimostrando che è possibile ottenere un qualche tipo di vantaggio, ad esempio in termini di velocità di esecuzione oppure di accuratezza della risposta, utilizzando la computazione quantistica”.

Sfide future: overview dei punti aperti e scenari possibili

Nonostante i progressi, le tecnologie quantistiche devono ancora superare numerose sfide:

Scalabilità e affidabilità: incrementare il numero di qubit senza aumentare errori e instabilità è una delle principali sfide per il quantum computing. La correzione degli errori e la standardizzazione delle interfacce hardware/software sono ancora in fase di sviluppo.
Formazione e capitale umano: la carenza di personale altamente specializzato rischia di rallentare la crescita del settore. Le strategie nazionali puntano a colmare questo gap con programmi di formazione e attrazione di talenti.
Sovranità tecnologica e sicurezza: il controllo della supply chain e la protezione delle infrastrutture critiche sono temi centrali, soprattutto per le applicazioni dual-use e la sicurezza nazionale.
Standardizzazione e interoperabilità: l’assenza di standard comuni limita la portabilità dei software e l’interoperabilità tra piattaforme diverse, ostacolando la diffusione su larga scala.
Sostenibilità: il quantum computing potrebbe contribuire a ridurre il consumo energetico dei data center, ma la produzione e gestione dei sistemi quantistici richiede ancora risorse significative.

Quantum computing e azioni/stock quantum computing

Il settore del quantum computing è al centro dell’attenzione di investitori e media, con una crescita annua prevista tra il 23% e il 31% ¹Diverse aziende sono già quotate in borsa (come IonQ e Rigetti negli USA), mentre in Europa e Asia si stanno affacciando nuovi player.

Il settore del calcolo quantistico sta attirando capitale crescente: ad esempio, secondo un’analisi, nei primi tre trimestri del 2025 sono stati investiti oltre 1,25 miliardi $ in aziende quantistiche, più del doppio rispetto all’anno precedente^2.

Le grandi aziende tech stanno facendo scommesse importanti: ad esempio, International Business Machines Corporation (IBM) ha annunciato un investimento negli Stati Uniti di circa 150 miliardi $, di cui ~30 miliardi dedicati a R&S in mainframe e quantum computing3

Gli investimenti in “azioni quantum computing” sono considerati ad alto potenziale, ma anche ad alto rischio, data l’immaturità tecnologica e la forte competizione globale.

Formazione e infrastrutture strategiche: le leve più importanti per costruire un ecosistema italiano competitivo e inclusivo, capace di attrarre talenti e investimenti

“È necessario investire sulla formazione per creare la futura workforce che sarà richiesta nei prossimi anni dal mercato del lavoro, cosa che Intesa Sanpaolo ha fatto sin dal 2022 finanziando tre borse di studio nel primo Master italiano di II Livello in Quantum Communication & Technology promosso dal Politecnico di Torino e, successivamente, sostenendo anche la prima Laurea Magistrale in Quantum Engineering lanciata nel 2023 dallo stesso ateneo”, sostiene Corbelletto.

“In secondo luogo, tenuto conto della scarsità di risorse computazionali che inevitabilmente interesserà questa tecnologia, almeno in una prima fase di adozione della stessa, è molto importante dotarsi sin d’ora di infrastrutture strategiche sul territorio nazionale, come hanno fatto, ad esempio, la Fondazione ICSC che attraverso il Centro Nazionale di ricerca in HPC, Big Data & Quantum Computing, ha finanziato il progetto di costruzione del primo computer quantistico Italiano “Partenope” installato già nel 2024 nella sede di Monte Sant’Angelo dell’Università Federico II a Napoli, oppure la cordata Links Foundation, INRiM e PoliTo che ha acquistato il primo computer quantistico commerciale “Lagrange” inaugurato a Torino nel maggio del 2025. Entrambi gli hardware in questione hanno visto tra i primi utilizzatori proprio il personale in forze presso il Quantum Competence Center di Intesa Sanpaolo”, conclude.

¹Report "Quantum Technology Monitor – June 2025" di McKinsey

²The Chronicle-Journal

³INvestors