Brian Comiskey en CES Unveiled Milan: «La próxima década será la de la computación cuántica»

Diez meses pueden parecer un periodo insignificante cuando se habla de grandes revoluciones tecnológicas. Pero también pueden representar una transformación profunda si observamos la velocidad a la que evolucionan determinadas industrias. En enero de 2026, la inteligencia artificial agéntica empezaba a ocupar un lugar destacado en las conversaciones empresariales. Ahora, las compañías intentan averiguar cómo integrarla en sus operaciones, medir sus resultados y justificar las inversiones necesarias para desplegarla.

Sin embargo, ese mismo periodo resulta mucho menos significativo para tecnologías como la fusión nuclear o determinados desarrollos biotecnológicos, cuyos avances requieren años de investigación, experimentación y validación.

La diferencia entre esos ritmos constituye el punto de partida de mi conversación con Brian Comiskey, vicepresidente de Innovación y Tendencias de la Consumer Technology Association (CTA), responsable de analizar las tecnologías emergentes y anticipar las transformaciones que marcarán las próximas ediciones de CES.

Nos encontramos durante CES Unveiled Milan, donde acaba de presentar su visión de las principales tendencias tecnológicas que protagonizarán CES 2027. Su exposición abarca desde la evolución de los semiconductores y la inteligencia artificial hasta la robótica, la movilidad autónoma, las tecnologías energéticas, la salud digital y la computación cuántica.

Pero hay algo especialmente interesante en su análisis. En lugar de limitarse a identificar tecnologías prometedoras, Comiskey propone entender cómo se relacionan unas con otras, qué condiciones permiten que alcancen madurez comercial y cuándo pueden convertirse en la base de nuevas industrias.

¿Diez meses son mucho o poco tiempo para la tecnología?

En CES 2026, Comiskey había identificado tres grandes tendencias: Intelligent Transformation, centrada en el impacto de la inteligencia artificial; Longevity, relacionada con la salud, el bienestar y la longevidad; y Engineering Tomorrow, orientada a tecnologías capaces de responder a grandes desafíos como la energía, la alimentación o la movilidad.

Diez meses después, presenta una estructura diferente para interpretar la evolución tecnológica: Foundation, Transformation y Exploration.

La pregunta inicial es deliberadamente sencilla: ¿diez meses son mucho o poco tiempo para que una tecnología evolucione?

«Las dos cosas, dependiendo del sector», responde Comiskey.

«Con la inteligencia artificial pueden suceder muchísimas cosas en diez meses. Pero soy un gran seguidor de las tecnologías relacionadas con la energía y, por ejemplo, para la fusión nuclear diez meses es muy poco tiempo. Lo mismo sucede con determinadas investigaciones biotecnológicas, donde hay que realizar ensayos y estudios».

El ritmo de innovación, explica, no puede medirse únicamente por la frecuencia de los anuncios o la aparición de nuevos productos. En determinadas disciplinas, un avance aparentemente pequeño, que apenas llega al público, puede representar un progreso científico muy importante.

Por eso considera que la escala temporal debe adaptarse a la naturaleza de cada tecnología. En términos generales, especialmente en las tecnologías que sirven de base al ecosistema digital, diez meses pueden ser un periodo considerable.

Lo que no ha cambiado, aclara, es su valoración de las tres grandes tendencias identificadas en enero.

«Las tres siguen existiendo. La transformación inteligente sigue avanzando, la longevidad también y Engineering Tomorrow continúa desarrollándose».

La diferencia está en cómo ha decidido organizar su análisis.

«Quería hacer algo diferente para explicar cómo debemos entender la tecnología y, especialmente, cómo se interconecta. Cuando hablamos de grandes tendencias, a veces parece que todo está separado».

Durante nuestra conversación vuelve sobre esa idea: las tecnologías no evolucionan de forma independiente, sino que sus avances se apoyan y se refuerzan mutuamente.

La inteligencia artificial constituye, para Comiskey, uno de los ejemplos más claros. Su desarrollo depende de semiconductores, infraestructuras de computación, datos y energía, pero también impulsa avances en robótica, movilidad o investigación sanitaria.

Por eso ha pasado de una clasificación basada en grandes tendencias sectoriales a otra que distingue tres funciones dentro del ecosistema de innovación.

Las tecnologías de Foundation proporcionan las capacidades fundamentales sobre las que se construyen nuevas aplicaciones: computación, conectividad, ciberseguridad, datos, inteligencia artificial y energía.

Transformation reúne aquellas soluciones que están modificando actividades e industrias concretas, como los robots, los vehículos autónomos, las gafas inteligentes o los sistemas de salud digital.

Finalmente, Exploration incorpora tecnologías todavía en desarrollo que podrían redefinir las capacidades disponibles durante la próxima década, entre ellas la computación cuántica, determinadas aplicaciones espaciales y las interfaces cerebro-ordenador.

«No es que las tecnologías cambien completamente cada año. Lo que cambia es cómo avanzan y hacia dónde se dirigen», explica.

Hace dos años, recuerda, buena parte de la conversación sobre IA giraba alrededor de los modelos generativos. Ahora se concentra cada vez más en aplicaciones especializadas por industria y sistemas agénticos.

«Todo se construye sobre lo anterior. Lo importante es reconocer hacia dónde está avanzando ese recorrido».

Cómo distinguir una tendencia real del entusiasmo del mercado

Identificar tecnologías emergentes constituye una parte de su trabajo. La otra, posiblemente más compleja, consiste en determinar cuáles tienen posibilidades de convertirse en mercados sostenibles.

Comiskey dirige un equipo que analiza la evolución de empresas y tecnologías para CTA y participa en la colaboración de la asociación con Nasdaq destinada a desarrollar índices bursátiles temáticos, utilizados como referencia por fondos cotizados en distintos mercados internacionales.

Esa actividad obliga a observar las tendencias desde una perspectiva diferente a la de los anuncios comerciales.

La inversión en investigación y desarrollo, las patentes, las adquisiciones empresariales o los nuevos productos son señales importantes. Pero planteamos una dificultad: el capital también puede dirigirse masivamente hacia tecnologías sobre las que se han generado expectativas excesivas.

¿Cómo diferenciar entonces una tendencia sólida de una moda respaldada por grandes inversiones?

Comiskey responde utilizando una comparación sencilla.

«Nosotros hablamos de piezas de Lego. En este caso, las empresas son las piezas que van construyendo una tendencia más amplia».

Su equipo no se limita a examinar una compañía o una innovación aislada. Busca un conjunto de empresas que estén desarrollando capacidades relacionadas, invirtiendo en investigación, generando propiedad intelectual, realizando adquisiciones o llevando productos al mercado.

«Cuando observas una variedad de empresas con una actividad sólida de I+D, adquisiciones, estrategias comerciales y un mercado potencial que empieza a definirse, ves cómo esas piezas se van moviendo. Empresa tras empresa, acabas descubriendo que quizá tienes una estructura. Y esa estructura es una tendencia con fundamentos reales».

No existe, por tanto, un único indicador definitivo. La solidez de una tendencia surge de la combinación de distintas señales.

El directivo reconoce además que este análisis incorpora inevitablemente un componente de interpretación. Cuando una tecnología se encuentra en una fase muy temprana, es posible que todavía no exista un mercado definido. Las propias empresas están tratando de crearlo.

Eso obliga a distinguir entre la ausencia de resultados comerciales inmediatos y la falta de potencial tecnológico.

La cuestión adquiere especial relevancia en la inteligencia artificial, donde el volumen de inversión en centros de datos y capacidad de computación ha abierto un debate sobre la sostenibilidad económica de la expansión.

Comiskey introduce aquí una comparación histórica que merece atención: el despliegue de las redes de fibra óptica.

«Se invirtió muchísimo en fibra óptica y después pasamos mucho tiempo sin utilizar toda esa capacidad. Mira ahora cuánto se utiliza. Probablemente esté sucediendo algo parecido con las inversiones en infraestructura de inteligencia artificial».

Su interpretación es que una parte de la infraestructura puede construirse antes de que exista una demanda capaz de aprovecharla plenamente. El desfase temporal no demostraría necesariamente que la inversión carezca de sentido.

La comparación, sin embargo, tampoco garantiza que todas las inversiones actuales vayan a resultar rentables. Permite distinguir entre la evolución de una tecnología y los resultados financieros de quienes están financiando su expansión.

Para evaluar ese recorrido, Comiskey considera necesario añadir otros indicadores a los de inversión y desarrollo empresarial: cómo utilizan la tecnología los consumidores, qué grado de adopción alcanza entre los trabajadores y cómo se incorpora a las actividades cotidianas.

Durante su presentación en Milán compartió los resultados de una investigación de CTA según la cual el 66% de los consumidores italianos consultados declara utilizar inteligencia artificial en su trabajo. Entre quienes la utilizan profesionalmente, el ahorro de tiempo estimado por los propios usuarios alcanza unas 6,3 horas semanales.

Son datos de uso y productividad percibida, no una medición directa del retorno económico de las inversiones empresariales. Pero Comiskey los interpreta como señales de que existe una demanda que puede sostener el desarrollo del mercado a largo plazo.

Para él, la clave está precisamente en observar todas esas dimensiones de forma conjunta.

La gran pregunta de la IA agéntica: ¿dónde está el retorno?

La evolución de la inteligencia artificial ocupa una posición central en sus previsiones para CES 2027.

Comiskey identifica tres grandes ámbitos de desarrollo. El primero es la carrera de los semiconductores, que ya no depende exclusivamente de aumentar la capacidad de procesamiento. La memoria avanzada, las interconexiones y los aceleradores especializados están adquiriendo importancia para mover información más rápidamente y mejorar el rendimiento por vatio consumido.

El segundo es la IA vertical: modelos y sistemas diseñados para necesidades específicas de determinadas industrias o funciones empresariales, desde los servicios financieros hasta la construcción o la investigación farmacéutica.

El tercero es la IA agéntica, que representa una transición desde sistemas que responden a instrucciones hacia otros capaces de planificar tareas, utilizar herramientas, coordinarse con aplicaciones y ejecutar acciones dentro de unos permisos establecidos.

Pero utilizar un asistente de IA para ahorrar tiempo no es lo mismo que delegar un proceso empresarial completo en un sistema autónomo.

Al plantearle dónde están apareciendo resultados económicos medibles de la IA agéntica, Comiskey reconoce que todavía nos encontramos en una fase temprana.

«Creo que esa va a ser la gran pregunta en todas partes: ¿dónde está el retorno de la inversión de la IA agéntica? Porque estamos en una etapa muy inicial de su adopción».

La productividad individual empieza a ofrecer indicios de valor. Los trabajadores identifican tareas en las que ahorran tiempo, pero demostrar el retorno de un sistema que interviene en procesos empresariales completos es bastante más complejo.

Comiskey señala dos actividades que considera especialmente bien posicionadas para avanzar: la investigación biofarmacéutica y el sector financiero.

La razón no está únicamente en sus presupuestos tecnológicos. Ambas actividades han desarrollado procedimientos rigurosos para registrar, estructurar, conservar y utilizar información.

En investigación farmacéutica, menciona el desarrollo de tratamientos personalizados, incluida la colaboración entre Merck y Moderna en vacunas individualizadas contra el cáncer, así como investigaciones que ha conocido sobre el uso de sistemas agénticos para el descubrimiento de fármacos y compuestos químicos.

Se trata de ámbitos donde la inteligencia artificial puede ayudar a analizar información, explorar alternativas y acelerar determinadas fases de investigación. Eso no significa que el retorno específico de los agentes autónomos esté ya cuantificado: Comiskey no proporciona cifras de rentabilidad para esos proyectos.

En el sector financiero encuentra una condición similar.

«Sus datos están muy bien mantenidos, no solo porque forman parte de su negocio, sino porque la regulación les obliga a llevar registros muy rigurosos».

Esa disciplina facilita, en su opinión, avanzar desde proyectos piloto hacia implantaciones más amplias.

Y aquí introduce una de las recomendaciones más concretas de toda la entrevista para los responsables empresariales:

«Si no tienes una buena estructura de datos, realmente no tienes ninguna posibilidad con la inteligencia artificial».

La afirmación resume una parte esencial de su visión. Las capacidades de los modelos no bastan para transformar una organización. También hacen falta información fiable, procesos definidos, seguridad y plataformas capaces de operar a escala.

Por eso, explica, durante su presentación situó la nube, la ciberseguridad y los datos antes de llegar a la IA como tecnología fundamental.

«No puedes hacer nada de esto con inteligencia artificial si no tienes seguridad, capacidad de escalar y conocimiento de tus datos».

En una industria que dedica buena parte de su atención a nuevos modelos y agentes autónomos, Comiskey devuelve así la conversación a las condiciones necesarias para que esas soluciones funcionen dentro de una empresa.

De los modelos inteligentes a las máquinas que actúan

El segundo pilar de su análisis, Transformation, muestra cómo esas capacidades fundamentales empiezan a materializarse en productos y actividades económicas.

La robótica es uno de los ejemplos más representativos.

Comiskey anticipa un mayor protagonismo de los robots humanoides y los sistemas de IA física en CES 2027. Compañías como Agility Robotics forman parte de un ecosistema que intenta llevar la autonomía más allá de los entornos controlados.

Pero destaca un aspecto menos llamativo que la apariencia humana de los robots: la destreza.

El avance en manos robóticas, sensores táctiles y capacidad de manipular objetos puede ser más determinante para su utilidad comercial que conseguir movimientos cada vez más parecidos a los de una persona.

Ese progreso permitiría pasar de máquinas diseñadas para funciones muy concretas a sistemas capaces de realizar diferentes tareas en fábricas, almacenes y otros entornos profesionales.

La movilidad constituye otra expresión de esta transformación. Comiskey no limita la autonomía a los robotaxis. También menciona vehículos de reparto, maquinaria de construcción, equipos agrícolas y sistemas capaces de intercambiar información con su entorno mediante comunicaciones V2X, es decir, entre vehículos, infraestructuras, redes y otros elementos conectados.

La agricultura combina varios de esos avances. La utilización de robots, sistemas de visión, pulverización de precisión y maquinaria autónoma busca mejorar el aprovechamiento de los cultivos y la eficiencia de las explotaciones. Comiskey sitúa estos desarrollos dentro de una transformación más amplia que alcanza también la distribución alimentaria y la preparación personalizada de alimentos.

Son aplicaciones que conectan con Engineering Tomorrow, una de las tres megatendencias que había identificado en CES 2026.

Ahora aparecen distribuidas entre distintas categorías, pero mantienen un elemento común: la tecnología debe interactuar con infraestructuras, procesos físicos y necesidades concretas para producir resultados.

En salud digital, otro de los grandes ámbitos que anticipa para CES 2027, Comiskey utiliza el concepto de «predictive living» para describir el avance hacia sistemas capaces de identificar señales de riesgo y proporcionar información útil antes de que se produzcan determinados problemas.

Dispositivos de monitorización, diagnósticos domésticos, sensores personales y soluciones de rehabilitación remota forman parte de esa evolución.

La propuesta es pasar de recopilar datos sobre nuestra actividad y constantes fisiológicas a generar información que pueda orientar decisiones relacionadas con la salud.

Sin embargo, la transición hacia una medicina más predictiva también exige superar desafíos de validación clínica, fiabilidad y regulación. La capacidad de detectar patrones no equivale automáticamente a mejorar los resultados sanitarios.

Comiskey incorpora además soluciones para el envejecimiento autónomo y la accesibilidad, desde dispositivos de detección de caídas hasta tecnologías de asistencia personal.

En conjunto, su visión de Transformation se basa en una idea: las capacidades tecnológicas adquieren verdadero significado cuando modifican la manera en que trabajamos, producimos, nos desplazamos o recibimos servicios.

La energía y el nuevo equilibrio de las infraestructuras

Hay una dependencia que atraviesa prácticamente todas las tecnologías presentadas por Comiskey: la disponibilidad de energía.

El desarrollo de la inteligencia artificial está aumentando las exigencias sobre la infraestructura de computación, pero también sobre las redes eléctricas que deben sostenerla.

En su presentación distingue tres grandes líneas de innovación energética.

La primera es la generación, con una combinación de renovables, tecnologías nucleares avanzadas, geotermia y otras fuentes capaces de responder a las necesidades de distintos mercados.

La segunda es el almacenamiento, donde destaca los avances de las baterías y las soluciones de larga duración para disponer de energía cuando sea necesaria.

La tercera es la inteligencia de red: sensores, contadores inteligentes, sistemas de previsión y herramientas de IA que permitan gestionar recursos distribuidos, anticipar situaciones de tensión y ajustar mejor la oferta y la demanda.

Comiskey describe una relación bidireccional: la energía hace posible el desarrollo de la inteligencia artificial, mientras que la propia IA puede contribuir a mejorar el funcionamiento de los sistemas energéticos.

Es una conexión especialmente relevante cuando se observa el crecimiento de los centros de datos. La expansión de la capacidad de computación depende tanto de los chips disponibles como de la posibilidad de construir instalaciones, conectarlas a la red eléctrica y abastecerlas de forma fiable.

En su análisis, la infraestructura deja de ser un elemento secundario y pasa a ocupar una posición central en la economía de la innovación.

También ayuda a comprender por qué algunas tecnologías evolucionan a ritmos tan diferentes. El desarrollo de nuevos modelos de IA puede producir avances visibles en pocos meses. Construir nuevas redes, instalaciones energéticas o sistemas industriales exige plazos y compromisos de inversión mucho más prolongados.

La década de 2030 y la gran apuesta por la computación cuántica

La conversación llega finalmente al tercer pilar de su análisis: Exploration.

Durante su presentación, Comiskey había situado en esta categoría la computación cuántica, determinadas tecnologías espaciales, incluida la posibilidad de centros de datos orbitales, y las interfaces cerebro-ordenador.

Son ámbitos que todavía deben superar importantes dificultades técnicas, económicas o de escalabilidad, pero que podrían abrir nuevas posibilidades durante los próximos años.

Le preguntamos cuál considera más próxima a convertirse en una tecnología de transformación real.

Su respuesta es inmediata: la computación cuántica.

«La cuántica es probablemente el mayor ejemplo de cómo una tecnología puede pasar de la exploración a convertirse en una tecnología fundamental», explica.

En su opinión, todavía permanece en una fase temprana porque los sistemas son costosos, su disponibilidad es limitada y existen importantes dificultades para llevarlos a aplicaciones comerciales a gran escala.

Pero su previsión es considerablemente ambiciosa.

«Creo firmemente que los años 2030 serán conocidos como la década de la computación cuántica. Miraremos atrás desde los años 2040 y diremos que los años 2020 fueron los de la inteligencia artificial y los 2030, los de la cuántica».

Comiskey considera que una computación cuántica suficientemente madura podría convertirse en una nueva base tecnológica sobre la que desarrollar aplicaciones en investigación farmacéutica, simulación de materiales y otros problemas científicos de elevada complejidad.

También menciona su potencial para contribuir a investigaciones relacionadas con la fusión nuclear, aunque estas aplicaciones siguen dependiendo de avances tecnológicos que todavía no están resueltos.

Entre los hitos que observará durante CES 2027 destaca el progreso de las arquitecturas cuánticas capaces de funcionar sin los exigentes sistemas de refrigeración que necesitan determinadas tecnologías actuales.

«Uno de los mayores desafíos es conseguir computación cuántica a temperatura ambiente», señala, aludiendo al coste y a la complejidad de los equipos que operan cerca del cero absoluto.

Conviene matizar que no todas las arquitecturas cuánticas presentan los mismos requisitos térmicos. Los sistemas basados en circuitos superconductores necesitan refrigeración extrema, mientras que otras aproximaciones, como las fotónicas o las basadas en átomos, utilizan condiciones de operación diferentes. La escalabilidad depende también de la estabilidad de los cúbits, la corrección de errores y la capacidad de ejecutar operaciones útiles.

Comiskey considera que superar estas limitaciones puede acelerar considerablemente el desarrollo del sector.

Pero la computación cuántica no es, para él, una tecnología que vaya a evolucionar de manera aislada.

De hecho, establece una relación de dependencia mutua con la inteligencia artificial.

En las etapas actuales de investigación, los científicos utilizan simulaciones y plataformas de computación convencional para desarrollar algoritmos, experimentar con arquitecturas y preparar aplicaciones cuánticas.

Servicios como Amazon Braket y Azure Quantum proporcionan acceso a simuladores y, según la plataforma y el proveedor, a hardware cuántico remoto.

A largo plazo, Comiskey cree que los futuros sistemas cuánticos podrían ayudar a resolver determinados problemas computacionales que hoy resultan especialmente complejos.

Su visión llega incluso a vincular una eventual inteligencia artificial general con el desarrollo de capacidades cuánticas. Es una hipótesis personal sobre la evolución futura de la computación, no un requisito técnico demostrado ni una condición universalmente aceptada para alcanzar ese tipo de inteligencia artificial.

Mientras tanto, identifica aplicaciones relacionadas con la seguridad de la información como uno de los ámbitos donde ya se están produciendo movimientos relevantes.

Menciona los avances hacia la criptografía poscuántica, especialmente entre organizaciones expuestas a riesgos elevados. Aunque está vinculada al desarrollo futuro de los ordenadores cuánticos, esta tecnología no requiere disponer de uno: consiste en adoptar algoritmos criptográficos capaces de resistir ataques de computadoras convencionales y de futuras máquinas cuánticas suficientemente potentes.

Para Comiskey, el desarrollo de estas capacidades justifica la presencia creciente de la cuántica en CES Foundry, el espacio especializado que volverá a reunir tecnologías de inteligencia artificial y computación cuántica durante los tres primeros días de CES 2027.

Del entusiasmo tecnológico a las condiciones para que una innovación prospere

La reflexión final de Comiskey devuelve la conversación a la pregunta con la que habíamos comenzado: cuánto tiempo necesita una tecnología para cambiar realmente una industria.

Diez meses pueden ser suficientes para observar avances importantes en inteligencia artificial, pero no necesariamente para demostrar el retorno de las inversiones realizadas, transformar procesos empresariales completos o desarrollar las infraestructuras que necesitarán las próximas generaciones tecnológicas.

Y una década puede representar un horizonte razonable para determinadas transformaciones, pero seguir siendo insuficiente para otras.

La cuestión no es únicamente anticipar qué tecnología aparecerá en CES 2027, sino comprender qué capacidades está desarrollando la industria y qué condiciones permitirán convertirlas en aplicaciones útiles.

Comiskey insiste en que ninguna innovación existe por sí sola. Los modelos de IA necesitan datos, seguridad, computación y energía. Los robots necesitan sensores, capacidad de manipulación y entornos adecuados para operar. Las aplicaciones médicas requieren validación y procedimientos fiables. Y la computación cuántica todavía debe resolver limitaciones fundamentales antes de ocupar el lugar que le atribuye en sus previsiones.

Su metáfora de las piezas de Lego adquiere aquí todo su significado. Una empresa puede anunciar una tecnología prometedora; varias compañías que desarrollan capacidades complementarias, invierten, construyen productos y encuentran clientes empiezan a configurar algo diferente: un ecosistema con posibilidades de convertirse en una industria.

En Milán, Comiskey había definido CES como el lugar donde la tecnología evoluciona desde «lo que podría ser», pasando por «lo que puede hacerse», hasta llegar a «lo que ya es».

La distinción resume su manera de interpretar el futuro tecnológico. No todas las promesas se convertirán en mercados, ni todas las tecnologías avanzarán a la misma velocidad.

Lo decisivo, según su análisis, será reconocer cuándo empiezan a aparecer las condiciones para que ese futuro deje de ser una posibilidad y se convierta en una realidad empresarial.