Elisabetta Di Nitto, professoressa del politecnico di Milano, sostiene che il computer quantistico non è un oggetto isolato, ma vive dentro un ecosistema fatto di software, reti, calcolatori tradizionali, dispositivi e infrastrutture.
Una tecnologia lontana, quasi sperimentale. È così che è stato da sempre descritto il quantum computing. Oggi però, il numero degli investimenti, la crescita delle startup specializzate e l’interesse crescente di aziende e istituzioni raccontano un cambio di fase sempre più evidente. Ma il punto, secondo la professoressa del Politecnico di Milano, Elisabetta Di Nitto, esperta di Quantum Software Engineering, non riguarda soltanto la corsa ai qubit o la potenza delle macchine. La vera sfida sarà capire come integrare i sistemi quantistici dentro infrastrutture digitali già esistenti, costruendo software, standard e competenze capaci di rendere il quantum realmente utilizzabile su scala industriale.
Qual è oggi il segnale che le fa pensare che il quantum computing stia entrando in una fase diversa?
Il livello degli investimenti. In Europa, ma non solo, si stanno destinando risorse molto significative al quantum computing. Questo significa che le istituzioni e le aziende iniziano a considerarlo una tecnologia strategica.
Anche realtà che tradizionalmente non operavano direttamente in questo ambito – penso ad esempio alle grandi società di consulenza – stanno creando divisioni dedicate al quantum. La tecnologia, soprattutto dal punto di vista hardware, è ancora in una fase di consolidamento, ma esiste ormai la consapevolezza che questo paradigma possa diventare utilizzabile in modo professionale in un orizzonte relativamente vicino.
Nel dibattito pubblico il focus resta quasi sempre sui qubit. Ma quanto conta tutto ciò che sta intorno: software, infrastrutture, integrazione, gestione dei sistemi?
Moltissimo. Il qubit è l’elemento che permette di rappresentare l’informazione all’interno di un computer quantistico, ma il quantum computer non è un oggetto isolato. Vive dentro un ecosistema fatto di software, reti, computer tradizionali, dispositivi e infrastrutture. Perché questi sistemi possano offrire un servizio utile devono essere integrati con il resto dell’infrastruttura digitale.
Servono livelli di software che permettano ai vari sistemi di comunicare tra loro, di trasferire informazioni e di rendere i risultati utilizzabili nel mondo reale. Il vero salto non arriverà dal quantum preso singolarmente, ma dalla capacità di integrarlo correttamente nei sistemi esistenti.
Lei lavora sul tema del Quantum Software Engineering. Quanto siamo lontani dall’avere strumenti e competenze davvero maturi?
Il punto fondamentale è che il quantum computing introduce un paradigma completamente diverso rispetto a quello a cui siamo abituati. Molti principi dell’ingegneria del software restano validi, ma devono essere adatti profondamente. In alcuni casi serve addirittura ribaltare approcci tradizionali. Oggi il Quantum Software Engineering è ancora un ambito relativamente giovane: se ne parla da meno di dieci anni.
Le metodologie matureranno insieme alla tecnologia. Se il quantum computing raggiungerà un consolidamento industriale nel prossimo decennio, mi aspetto che nello stesso periodo maturino anche strumenti e approcci più stabili per sviluppare software quantistici in modo affidabile.
Il quantum rischia di aumentare l’opacità dei sistemi digitali?
Non necessariamente. Spesso si tende a confondere complessità e opacità, ma sono due cose diverse. Nel caso dell’intelligenza artificiale, ad esempio, l’opacità dipende molto dal training e dai dati utilizzati per addestrare i modelli. Il quantum computing, invece, non funziona attraverso una fase di training nel senso tradizionale.
I computer quantistici saranno quasi sempre integrati con sistemi classici, e l’integrazione è qualcosa che l’ingegneria del software sa già affrontare. Da questo punto di vista, non vedo il quantum come un elemento destinato a rendere i sistemi inevitabilmente più opachi.
Oggi la corsa al quantum sembra dominata soprattutto da Stati Uniti e Cina. Quale spazio realistico può ritagliarsi l’Europa?
Dal punto di vista scientifico, l’Europa ha un ruolo molto forte. Una parte importante delle conoscenze che stanno alla base del quantum computing nasce proprio qui. Abbiamo molte startup e diversi centri di ricerca avanzati.
Quello che probabilmente manca è la presenza di grandi aziende comparabili a colossi come Ibm. Tuttavia, l’Europa potrebbe ritagliarsi uno spazio importante soprattutto sul lato software e sulle metodologie di sviluppo. Inoltre, stiamo sperimentando tecnologie molto diverse tra loro e questa varietà potrebbe rivelarsi un vantaggio nel lungo periodo.
Dove vede oggi le applicazioni più concrete del quantum computing, anche lontano dalle narrative più speculative?
In questo momento l’ambito più maturo è quello dei problemi di ottimizzazione. Esistono già sistemi specializzati, come i Quantum Annealer, che riescono a risolvere in modo efficace specifiche categorie di problemi molto complessi dal punto di vista computazionale.
Oggi aziende come D-Wave stanno sperimentando modelli ibridi in cui computer tradizionali e sistemi quantistici lavorano insieme: il sistema classico suddivide il problema in parti più piccole e assegna al quantum le operazioni di ottimizzazione più difficili.
Questi problemi si ritrovano in moltissimi settori. Dalla gestione delle orbite satellitari fino alla progettazione di proteine sintetiche o all’ottimizzazione finanziaria. Per questo il quantum computing ha applicazioni potenzialmente trasversali in diversi ambiti industriali.
Se dovesse indicare oggi la vera sfida del quantum computing, direbbe che è più tecnologica, industriale o culturale?
Direi tutte e tre, ma in modo diverso. La sfida tecnologica riguarda la maturità dei sistemi, che non è ancora completa. Quella industriale riguarda invece l’integrazione del quantum dentro infrastrutture già esistenti.
La sfida culturale, d’altro canto, si concentra soprattutto sulla formazione. Oggi sviluppare software quantistici richiede competenze trasversali, che riguardano la fisica, l’informatica e soprattutto la matematica. Il problema è capire come costruire percorsi formativi capaci di integrare questi saperi senza rendere tutto eccessivamente complesso.
Nel medio periodo l’obiettivo sarà creare livelli di astrazione che permettano anche agli sviluppatori software di lavorare sul quantum senza dover necessariamente conoscere ogni dettaglio della fisica quantistica.
L’articolo originale è stato pubblicato sul numero di Fortune Italia di giugno 2026 (numero 5, anno 9)
