RiskMathics · Quantum Finance Learning

Computación Cuántica Intermedia-Avanzada para Profesionales Financieros

QFL 4. Impulsando la innovación financiera cuántica: Driving Quantum Financial Innovation
Técnico / laboratorio · QFL-T
USD 2,800 + TAX5 sesiones · 12.5 hVirtual Live intensivo + laboratorios en la nube · Mar y Jue 9:00 a 11:30Inicia 2 Feb 2027Certificación QFL-T
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Abstract

Quien hoy programa, mide y compara un prototipo cuántico contra su baseline clásico decide con evidencia propia; quien no, compra tarde.

El hardware cuántico dejó de ser promesa de laboratorio y se volvió calendario de ingeniería con fechas y presupuesto. IBM presentó Nighthawk, 120 qubits superconductores con 218 acopladores sintonizables, y fijó iteraciones de 7,500 puertas para fin de 2026 y 10,000 en 2027 (The Next Platform, 12-nov-2025); el 2-jun-2026 comprometió más de USD 10,000 millones en cinco años para financiar el camino a su primera computadora tolerante a fallos en 2029 (Starling, que IBM prevé operar en 2028 y abrir en su centro de datos de Poughkeepsie en 2029) (IBM Newsroom, 2-jun-2026). Google publicó en Nature que Quantum Echoes corrió en Willow 13,000 veces más rápido que el algoritmo clásico de referencia en supercomputadoras (Google Quantum AI, 22-oct-2025). Quantinuum puso Helios en operación comercial con 98 qubits físicos y 48 lógicos, con JPMorgan Chase entre sus clientes de lanzamiento, y empezó a cotizar en Nasdaq el 4-jun-2026 (Quantinuum, 5-nov-2025 y 3-jun-2026). Son anuncios de proveedor y resultados en fase de demostración, y justo por eso cada institución financiera necesita gente propia capaz de medirlos.

La otra mitad de la noticia es clásica: NVIDIA convirtió a la GPU en el sistema nervioso del cómputo híbrido. NVQLink acopla GPUs con procesadores cuánticos de cualquier modalidad para control y corrección de errores con baja latencia, con 17 fabricantes de QPU y nueve laboratorios nacionales de EE.UU. al lanzamiento (NVIDIA, 28-oct-2025); CUDA-Q 0.14 la abrió a los programadores vía cudaq-realtime en GTC 2026 (NVIDIA, 16-mar-2026), CUDA-Q QEC 0.6 metió la decodificación de errores acelerada por GPU al lazo de control en tiempo real (NVIDIA, 14-abr-2026) y CUDA-Q Logical, presentado en IEEE Quantum Week, ya compila programas lógicos hasta códigos QEC y pulsos físicos (Quantum Computing Report, 14-sep-2026). Del lado comercial, D-Wave facturó USD 24.6 millones en 2025, 179% más que en 2024, vendiendo optimización empresarial (D-Wave, 26-feb-2026). Para un quant el mensaje es directo: el pipeline híbrido clásico-cuántico dejó de ser diapositiva y es código que corre hoy.

A quién le pega: a quants, data scientists, ML engineers, model risk, riesgo de mercado y crédito, arquitectos de nube y equipos de innovación de banca de inversión, asset management, hedge funds, AFPs, aseguradoras, research de bancos centrales y fintech avanzada. Por qué hoy y no en dos años: IBM sostiene que las afirmaciones de ventaja cuántica se verificarán a fin de 2026 (IBM Quantum, 10-jun-2025 y 12-nov-2025), y la institución que llegue a ese momento sin código propio, sin benchmarks propios y sin criterio propio va a evaluar las propuestas de los proveedores con las métricas del proveedor. Este curso cruza el umbral entre entender y construir: en cinco clases y 12.5 horas se programa en Qiskit, PennyLane, Cirq, Amazon Braket, Azure Quantum y D-Wave Leap un clasificador cuántico de default o fraude, QAOA sobre MAX-CUT financiero, un portafolio QUBO de 20 a 50 activos y el pricing de un derivado con Quantum Amplitude Estimation, siempre contra un baseline clásico y con métricas.

Lo que se lleva el participante es un Quantum PoC Pack: repositorio con código, benchmark contra baseline clásico, white paper técnico-ejecutivo y plan de 6 a 12 meses para un proyecto interno de investigación aplicada con potencial de propiedad intelectual. No sale con teoría; sale con evidencia propia para decirle a un comité, con números, si el caso justifica inversión adicional o si conviene esperar.

InversiónUSD 2,800 + TAX
Inicio2 Feb 2027
FormatoVirtual Live intensivo + laboratorios en la nube
Sesiones5 sesiones × 2.5 h
HorarioMartes y jueves, 9:00 a 11:30 h (Ciudad de México)
Horas12.5 h de contacto
NivelTécnico / laboratorio · QFL-T
CertificaciónQFL-T · Quantum Technical Practitioner
IdiomaEspañol (código y documentación en inglés)
Cupo12–18 participantes (grupo técnico)
Producto finalQuantum PoC Pack: repositorio, benchmark, white paper y plan 6–12 meses

PrerrequisitosQFL 1 o equivalente + álgebra lineal básica + nociones de Python (se ofrece pre-work opcional de 4 h)

Calendario 2027Martes y jueves, 9:00 a 11:30 h (Ciudad de México)

Mar 2 FebJue 4 FebMar 9 FebJue 11 FebMar 16 Feb
Qué está pasando en la industria

Por qué ahora.

El umbral entre entender y construir separa a las instituciones que liderarán la curva de aquellas que comprarán soluciones tarde y caras. QFL 4 lleva a quants, data scientists, ingenieros y equipos de innovación al terreno operativo: los participantes no salen con teoría adicional, salen con código ejecutado, benchmarks, métricas de fidelidad y una prueba de concepto defendible. En un mercado donde los proveedores venden “ventaja cuántica” con métrica propia, formar talento interno capaz de benchmarkear claims contra baselines clásicos es la mejor defensa contra el gasto mal dirigido y la semilla de propiedad intelectual propia.

Objetivo general de aprendizaje

Capacitar al participante para diseñar, programar y ejecutar prototipos cuánticos financieros en plataformas cloud, compararlos contra baselines clásicos, evaluar ruido/fidelidad/escalabilidad y proponer un proyecto interno de investigación aplicada con potencial de IP, culminando en un Quantum PoC Pack reproducible.

Al terminar, el participante es capaz de

Competencias del Quantum Competency Framework que trabaja este curso

D1 · Alfabetización conceptualComprender qubit, superposición, entrelazamiento, decoherencia, NISQ, corrección de errores, sin mitificación ni tecnicismo innecesario.
Medio
Refuerza fundamentos desde la implementación.
D2 · Lectura técnica críticaInterpretar roadmaps de proveedores, papers, métricas de hardware y anuncios comerciales con criterio independiente.
Medio-Alto
Interpreta métricas de hardware y benchmarks de proveedores.
D3 · Aplicación prácticaConstruir circuitos, usar plataformas cloud, formular QUBO, correr benchmarks, comparar contra baseline clásico.
Muy Alto
5 laboratorios ejecutados en plataformas reales; código propio.
D4 · Estrategia y gestión del riesgoInventario criptográfico, CBOM, migración PQC, gobernanza, cumplimiento, presupuesto, comunicación al Consejo/regulador.
Medio
Evalúa factibilidad técnica y propone plan de inversión en PoC.
D5 · Gobernanza y doctrinaPolítica industrial, diplomacia de estándares, resiliencia financiera nacional, mando y control, continuidad de Estado.
Bajo
Requisitos de reproducibilidad, versionado y documentación como buena práctica.
A quién va dirigido

Puestos que toman la decisión.

Quant / Quant Developer

Tiene los modelos de pricing, riesgo y optimización que hoy corren en clásico; es quien puede portarlos a QAOA, QAE y QUBO y medir con datos propios si el cuántico aporta o no.

Data Scientist / ML Engineer

Ya construye clasificadores de default y fraude; aquí les pone feature maps cuánticos, QSVM, VQC y QNN y los enfrenta al baseline de producción con las mismas métricas.

Model Risk / Validación de Modelos

Va a tener que validar el primer modelo híbrido clásico-cuántico de su institución; necesita entender barren plateaus, error mitigation y fidelidad antes de firmar.

Market Risk / Credit Risk Manager

VaR, CVaR y stress testing son candidatos naturales a Quantum Monte Carlo; conviene que quien administra esas medidas sepa qué cambia en el motor y qué no.

Cloud Architect / Arquitecto de Infraestructura

Braket, Azure Quantum, D-Wave Leap y Qiskit Runtime se consumen como servicio; alguien tiene que diseñar el pipeline híbrido, estimar su costo y gobernarlo.

Líder de Innovación / Quantum Task Force

Es quien lleva la PoC al comité; con repositorio, benchmark y white paper la conversación deja de ser de diapositivas y pasa a ser de evidencia.

Quantum Practice Consultant

Sus clientes le van a pedir un prototipo y un benchmark, no una presentación; el curso le da el método, las herramientas y los entregables.

Investigador de Banco Central / Research

Para evaluar aplicaciones a estabilidad financiera, sistemas de pago y simulación con criterio técnico propio, no con el del proveedor.

Portfolio Manager Cuantitativo

Los portafolios con cardinality, límites sectoriales y costos de transacción son el caso QUBO por excelencia; aquí lo construye, lo corre y lo mide contra su optimizador actual.

CTO / Head of Engineering de Fintech Avanzada

Tokenización, smart contracts y custodia viven sobre ECC; necesita entender la amenaza en la práctica y las herramientas híbridas para decidir arquitectura a tiempo.

IndustriasBanca de inversión · Asset management y fondos de inversión · Hedge funds y trading cuantitativo · AFPs y fondos de pensiones · Aseguradoras y reaseguradoras · Bancos centrales (áreas de investigación y sistemas de pago) · Fintech avanzada, tokenización y cripto-custodia · Consultoría tecnológica y quantum practices

Diez razones concretas

Qué te llevas.

01

Setup operativo en seis entornos

Qiskit, PennyLane, Cirq, Amazon Braket, Azure Quantum y D-Wave Leap configurados, probados y documentados, con un primer circuito corriendo en simulador y en hardware real. El participante deja de depender de la demo del proveedor.

02

Clasificador cuántico con métricas comparables

QSVM, VQC o QNN entrenado sobre un dataset financiero de default o fraude con amplitude/angle encoding, reportado contra el baseline clásico con el mismo conjunto de prueba y las mismas métricas de precisión, recall y AUC.

03

Criterio sobre barren plateaus, ruido y fidelidad

Diagnosticar cuándo un circuito variacional no va a entrenar, aplicar mitigación de error y zero-noise extrapolation, y leer fidelidad y error rates antes de creer un resultado.

04

QAOA sobre MAX-CUT financiero

Formular segmentación de cartera o de contrapartes como MAX-CUT, resolverlo con QAOA usando COBYLA, SPSA o ADAM, y documentar dónde el cuántico aporta y dónde no.

05

Portafolio QUBO de 20 a 50 activos

Modelar cardinality, límites sectoriales, colateral, capital allocation, rebalanceo y costos de transacción en forma QUBO/Ising, resolverlo en D-Wave y en QAOA, y compararlo contra el optimizador clásico de la institución.

06

Pricing con Quantum Amplitude Estimation

Valuar opciones europeas, asiáticas y exóticas con QAE y comparar contra Monte Carlo clásico en precisión, número de muestras y tiempo de cómputo.

07

Quantum Monte Carlo para VaR y CVaR

Reproducir una medida de riesgo de mercado con simulación cuántica y QRNG, y poder explicar a riesgos y a model risk qué cambia respecto al motor actual.

08

Decisión informada de arquitectura de hardware

Entender qué implica correr en superconductores, iones atrapados, fotónica, átomos neutros o annealers, y elegir el entorno correcto para cada problema financiero.

09

Lectura crítica de roadmaps y del stack GPU

Leer los anuncios de IBM, Google, Quantinuum, D-Wave y NVIDIA (NVQLink, CUDA-Q) con ojo de practicante: qué está verificado, qué es anuncio de proveedor y qué cambia de verdad para un pipeline híbrido.

10

Quantum PoC Pack defendible ante comité

Repositorio, benchmark, white paper técnico-ejecutivo y plan de 6 a 12 meses para decidir si el caso justifica inversión adicional y qué propiedad intelectual podría generar la institución.

Retorno institucional

Qué gana la institución al formarse hoy.

Formar ahora a los equipos clave produce retorno en cuatro dimensiones, todas observables antes del Q-Day:

Reducción de riesgo

Inventario criptográfico inicial (CBOM), priorización de sistemas críticos y plan de migración defendible ante Consejo y regulador.

6–12 meses

Ahorro en consultoría

Los equipos internos dialogan con proveedores y auditores con lenguaje propio; menor dependencia de intermediarios costosos.

Inmediato

Oportunidad de negocio

Casos de uso priorizados en optimización, pricing, fraude y riesgo con ruta de PoC y ROI preliminar.

6–18 meses

Reputación y cumplimiento

Señal clara al mercado y al regulador de diligencia debida frente a riesgo emergente (DORA, NIS2, Basilea).

Inmediato

Capital humano

Retención y atracción de talento senior motivado por formación de frontera; semilla de la futura oficina cuántica interna.

Continuo
Certificación

Credencial que se obtiene.

QFL-T

Quantum Technical Practitioner

Diseña, programa y benchmarkea prototipos cuánticos financieros en plataformas cloud.

~12.5 h · Certificado digital con código QR de verificación y Open Badge verificable

Quién se titula de este curso: perfil de egreso

Credenciales y seguimiento

Métricas de calidad publicadas

NPS (Net Promoter Score)≥ 70Encuesta post-curso: “¿recomendaría este curso?”
Satisfacción por dimensión≥ 4.4 / 5Contenido, docente, materiales, laboratorios, utilidad práctica.
Tasa de completitud≥ 85%Participantes que entregan capstone y asisten ≥ 80%
Aplicación laboral a 90 días≥ 60% reporta ≥1 aplicación concretaSeguimiento estructurado (decisión tomada, proyecto abierto, proveedor evaluado).
Exactitud de fuentes100% de afirmaciones técnicas con fuente citadaMuestreo aleatorio de material; auditoría externa anual.
Tiempo de respuesta a dudas≤ 72 hOficina cuántica virtual.

Gobernanza académica

Temario

Módulos y capstones.

Cada módulo cierra con un entregable aplicado.

1Conceptos avanzados y setup

  • Bra-ket, operadores unitarios y producto tensorial
  • Estados de múltiples qubits y métricas de entanglement
  • Fidelidad, error rates, benchmarking y NISQ
  • Arquitecturas: superconductores, iones, fotónica, neutral atoms, annealers
  • Entornos: Qiskit, PennyLane, Cirq, Braket, Azure, D-Wave Leap
Capstone del móduloSetup funcional y primer circuito en hardware/simulador.
Qué se arma con estoEl participante deja instalado y probado, en su propia máquina o en la nube de su institución, un entorno reproducible con Qiskit, PennyLane, Cirq, Braket, Azure Quantum y D-Wave Leap, y corre su primer circuito de varios qubits en simulador y en hardware real, midiendo fidelidad y error rates. Ese entorno se convierte en el sandbox cuántico del equipo: la base sobre la que innovación, riesgo y TI pueden repetir experimentos sin depender de la demo de un proveedor.

2Quantum Machine Learning

  • Quantum feature maps y kernels
  • QSVM, VQC y QNN
  • Amplitude/angle encoding
  • Barren plateaus y mitigación
  • Dataset financiero de default/fraude
Capstone del móduloClasificador cuántico vs baseline clásico con métricas.
Qué se arma con estoCon un extracto anonimizado de la cartera de crédito o de las transacciones de la institución, el participante entrena un clasificador cuántico de default o fraude (QSVM, VQC o QNN) y lo enfrenta al modelo clásico que hoy está en producción, con el mismo conjunto de prueba y las mismas métricas. El resultado es una nota técnica de una página que model risk puede leer: dónde el cuántico empata, dónde pierde y qué tendría que cambiar para que valiera la pena seguir.

3Algoritmos híbridos clásico-cuánticos

  • VQE y QAOA
  • COBYLA, SPSA, ADAM y optimizadores gradient-free
  • Error mitigation y zero-noise extrapolation
  • Cuándo el cuántico aporta y cuándo no
  • Pipelines híbridos en producción experimental
Capstone del móduloQAOA sobre MAX-CUT financiero: segmentación de cartera o contrapartes.
Qué se arma con estoEl participante formula un problema real de su institución como MAX-CUT, por ejemplo segmentar contrapartes por exposición o partir una cartera en bloques de cobertura, y lo resuelve con QAOA probando distintos optimizadores y técnicas de mitigación de error. Se lleva un pipeline híbrido documentado, con la parte clásica y la cuántica claramente separadas, que sirve de plantilla para cualquier experimento posterior del equipo.

4Optimización cuántica financiera

  • QUBO/Ising para finanzas
  • Portafolios con cardinality y límites sectoriales
  • Colateral, capital allocation y rebalanceo
  • Transaction-cost-aware optimization
  • D-Wave vs QAOA
Capstone del móduloOptimización de portafolio 20-50 activos con benchmark clásico.
Qué se arma con estoCon el universo de inversión de su mesa o de su fondo, el participante construye la formulación QUBO de un portafolio de 20 a 50 activos con restricciones de cardinality, límites sectoriales y costos de transacción, la corre en un annealer de D-Wave y en QAOA, y la compara contra el optimizador clásico que ya usa la institución. El entregable es una tabla de benchmark que el comité de inversión puede leer: calidad de la solución, tiempo, costo y estabilidad de cada ruta.

5Simulación cuántica y aplicaciones avanzadas

  • Quantum Amplitude Estimation
  • Pricing de opciones europeas, asiáticas y exóticas
  • Quantum Monte Carlo para VaR/CVaR
  • QRNG para simulación
  • Blockchain, smart contracts y tokenización en era cuántica
Capstone del móduloPricing cuántico de derivado vs Monte Carlo clásico. Capstone final: Quantum PoC Pack con repositorio, benchmark, white paper y plan 6-12 meses.
Qué se arma con estoEl participante valúa un derivado de su propio libro con Quantum Amplitude Estimation y lo compara contra el Monte Carlo clásico de la institución en precisión, número de muestras y tiempo; después extiende el mismo motor a una medida de VaR o CVaR y revisa qué expone su arquitectura de tokenización o custodia en la era cuántica. Con eso cierra su Quantum PoC Pack: repositorio, benchmark, white paper técnico-ejecutivo y plan de 6 a 12 meses, listo para defender ante el comité si el caso amerita inversión adicional y qué propiedad intelectual podría generar.
Programa detallado

Sesión por sesión, con fuentes primarias.

Cada sesión indica objetivo, contenidos con tiempos, estrategia pedagógica y entregable parcial, con las fuentes que se leen.

Cinco sesiones con laboratorio (2.5 horas cada una)

Sesión 1Conceptos avanzados + setup de entornos. Objetivo: poner en pie el entorno de trabajo y ejecutar el primer circuito en hardware/simulador.
Contenidos técnico-prácticos
  • Bra-ket, operadores unitarios y producto tensorial en notación aplicada
  • Estados de múltiples qubits y métricas de entanglement (concurrence, entropía de von Neumann, referencia)
  • Fidelidad, error rates, benchmarking y límites NISQ
  • Arquitecturas: superconductores, iones atrapados, fotónica, neutral atoms, annealers, cuándo usar cada una
  • Entornos: instalación y tour de Qiskit, PennyLane, Cirq, Amazon Braket, Azure Quantum, D-Wave Leap
Laboratorio guiado (hands-on)

Lab 0, Setup funcional: cuenta y acceso a IBM Quantum / Braket / Leap según disponibilidad; primer circuito (estado Bell) ejecutado en simulador y, si la cola lo permite, en QPU real; reporte de fidelity/error del backend elegido. Plantilla de reporte de backend provista.

Entregable parcial / capstone

Reporte de entorno: backend(s) configurados, primer circuito ejecutado, captura de métricas de fidelidad.

Sesión 2Quantum Machine Learning. Objetivo: entrenar un clasificador cuántico y compararlo contra un baseline clásico con métricas.
Contenidos técnico-prácticos
  • Quantum feature maps y kernels: intuición y construcción
  • QSVM, VQC (Variational Quantum Classifier) y QNN: arquitectura y cuándo cada uno
  • Amplitude encoding vs angle encoding
  • Barren plateaus: causas y mitigaciones prácticas
  • Dataset financiero: default crediticio / detección de fraude (preprocessing, split, scaling)
Laboratorio guiado (hands-on)

Lab 1, Clasificador cuántico vs clásico: construcción de feature map + VQC/QSVM en PennyLane o Qiskit Machine Learning sobre dataset financiero; baseline clásico (logistic regression / random forest) con las mismas particiones; reporte comparativo accuracy/ROC-AUC/tiempo de entrenamiento. Discusión honesta de si hay ventaja observable (generalmente no en NISQ pequeño: eso también es un hallazgo válido).

Entregable parcial / capstone

Notebook ejecutable + reporte comparativo con conclusión fundamentada.

Sesión 3Algoritmos híbridos VQE/QAOA. Objetivo: resolver un problema de optimización combinatoria financiera con ansatz paramétrico.
Contenidos técnico-prácticos
  • VQE: formulación, ansatz (Hardware Efficient, UCCSD referencia), medición de términos
  • QAOA: ansatz, profundidades p, interpretación de parámetros γ/β
  • Optimizadores gradient-free: COBYLA, SPSA, ADAM, selection guide y trampas de convergencia
  • Error mitigation y zero-noise extrapolation (concepto y uso en APIs)
  • Cuándo el cuántico aporta y cuándo no: heurísticas de decisión
Laboratorio guiado (hands-on)

Lab 2, QAOA sobre MAX-CUT financiero: modelar segmentación de cartera o agrupamiento de contrapartes como grafo; QAOA p=1..3 comparado contra solucionador clásico (networkx/goemans-williamson o solver MILP); análisis de distribución de muestras y convergencia; pipeline híbrido en producción experimental (patrón).

Entregable parcial / capstone

Notebook QAOA + comparación contra baseline clásico + decisión documentada.

Sesión 4Optimización cuántica financiera. Objetivo: portafolio con restricciones reales, benchmark clásico y criterio de inversión.
Contenidos técnico-prácticos
  • QUBO/Ising para finanzas: formulación paso a paso
  • Portafolios con cardinality constraints y límites sectoriales
  • Colateral, capital allocation y rebalanceo como QUBO
  • Transaction-cost-aware optimization
  • D-Wave (annealing) vs QAOA (gate-based): resultados empíricos y trade-offs
Laboratorio guiado (hands-on)

Lab 3, Optimización de portafolio de 20–50 activos: construir QUBO con retorno esperado, riesgo, cardinalidad y cotas sectoriales; resolver en annealer (D-Wave Leap) y/o QAOA; comparar contra Markowitz clásico (cvxpy) en frontera eficiente; sensitivity analysis; conclusiones de invertibilidad.

Entregable parcial / capstone

Reporte de optimización: configuración QUBO, resultados, frontera comparada, recomendación.

Sesión 5Simulación avanzada + defensas del PoC Pack. Objetivo: pricing cuántico y cierre con presentación profesional.
Contenidos técnico-prácticos
  • Quantum Amplitude Estimation (QAE): principio, ventaja cuadrática en muestreo, requisitos
  • Pricing de opciones europeas, asiáticas y exóticas vía QAE
  • Quantum Monte Carlo para VaR/CVaR
  • QRNG para simulación
  • Blockchain, smart contracts y tokenización en era cuántica: riesgo y oportunidad
  • Estructura de un white paper técnico-ejecutivo y defensa de PoC
Laboratorio guiado (hands-on)

Lab 4, Pricing cuántico vs Monte Carlo clásico: estimación del precio de una opción europea simple con QAE (o versión iterativa IAE disponible en librerías) comparada contra Monte Carlo clásico en precisión/convergencia; reporte de shots requeridos y conclusión de factibilidad NISQ. Seguido de defensas de equipo.

Entregable parcial / capstone

Quantum PoC Pack completo + defensa 8 min + 4 min preguntas.

Cada laboratorio deja un notebook ejecutable. El PoC final debe ser reproducible por un compañero con las instrucciones provistas (estándar de reproducibilidad RiskMathics).

Capstone final

Qué se lleva la gente.

Quantum PoC Pack: repositorio Git con código fuente, requirements, dataset o enlaces, README reproducible; white paper técnico de 4–6 páginas; benchmark comparativo contra baseline clásico; y plan de escalamiento 6–12 meses. Defensa ante docente y quant developer invitado.

El caso

Escenario “Quantum Lab Sprint”: equipos técnicos reciben un dataset financiero y una restricción de negocio acotada (optimización de portafolio con cotas, clasificación de default, pricing de opción, o clustering de contrapartes). Deben (i) formular el problema en lenguaje cuántico (QUBO o feature map), (ii) implementar el prototipo en una plataforma cloud, (iii) correr un baseline clásico equivalente, (iv) comparar con métricas honestas, y (v) recomendar si el caso justifica inversión adicional. El entregable es un Quantum PoC Pack con repositorio (o carpeta versionada), notebook(s) ejecutables, benchmark comparativo, white paper técnico-ejecutivo (4–6 páginas) y plan de proyecto 6–12 meses (hitos, recursos, riesgos, IP potencial).

Entregables

  • Repositorio con código, requirements, README reproducible y datasets o enlaces.
  • Benchmark comparativo (tabla de métricas: calidad de solución, tiempo, costo de ejecución).
  • White paper técnico-ejecutivo (4–6 páginas).
  • Plan de proyecto 6–12 meses + pitch de 8 minutos + 4 minutos de preguntas.

Defensa: Sesión 5, jurado docente con perfil técnico. Se exige reproducibilidad: si el código no corre según las instrucciones, la calificación técnica cae un nivel automáticamente.

Evaluación

Cómo se acredita.

Evaluación basada en desempeño, sin exámenes memorísticos.

PoC Pack final (repo, benchmark, white paper, plan, defensa)
45%
Rúbrica analítica 4×4 con énfasis en reproducibilidad
Laboratorios 0–4 entregados y ejecutados
30%
Checklist de completitud + revisión de notebooks
Participación técnica y apoyo entre pares
15%
Observación del instructor + 360°
Ejercicios cortos y configuración de entorno
10%
Entregas parciales

Umbral de aprobación: promedio ponderado ≥ 80/100 para certificación individual; los cursos in-company pueden ajustar umbrales por contrato.

Rúbrica del capstone

DimensiónDistinguido (4)Competente (3)En desarrollo (2)Insuficiente (1)
Funcionalidad y reproducibilidadCódigo corre íntegramente con las instrucciones; resultados replicables; entorno documentado.Corre con ajustes menores no documentados.Requiere intervención significativa para ejecutar.No ejecuta o resultados no reproducibles.
Rigor metodológicoFormulación correcta (QUBO/ansatz), baseline equivalente justo, métricas apropiadas, mitigación de sesgos.Formulación correcta con baseline o métricas mejorables.Errores parciales en formulación o comparación.Metodología inválida; comparación injusta.
Honestidad intelectualConclusiones equilibradas: dice claramente si hay o no ventaja observable; cuantifica incertidumbre.Conclusiones mayormente equilibradas con algún sobre-enunciado.Tendencia a inflar hallazgos.Overclaiming o conclusión no soportada por datos.
Calidad ejecutivaWhite paper claro, estructura profesional, plan 6–12 meses accionable, defensa sólida.Buen documento con mejoras menores.Documento irregular o plan poco accionable.Documento deficiente; defensa no sostiene el trabajo.
Metodología

Anatomía de una sesión de 2.5 horas.

Formato soportado en Zoom/Teams/Webex con salas break-out; en los grupos cerrados e in-company, a partir de 24 participantes se suma un cofacilitador por cada 12 adicionales.

Caso de trabajo de este curso

Quantum Lab SprintEquipo técnico construye y benchmarkea un PoC reproducible.
Habilidad que entrena: Rigor experimental + honestidad intelectual.

Quantum Labs: práctica sobre hardware real en la nube

Para QFL 3 y QFL 4 (y como demostraciones en QFL 1), el programa incluye laboratorios sobre plataformas cuánticas reales. La filosofía es hardware genuino, expectativas honestas.

Docente titular

Quién lo imparte.

Oswaldo Zapata, PhD

Dr. Oswaldo Zapata, PhD

Quantum Technology Strategist for Finance · Co-Founder, The Quantum Finance Boardroom
Docente titular de la serie Quantum Finance Learning

Oswaldo Zapata es físico teórico (PhD, Universidad de Roma Tor Vergata) y Quantum Technology Strategist for Finance, radicado en Dubái. Cofundó The Quantum Finance Boardroom, comunidad global donde líderes de finanzas y quantum intercambian casos de uso y oportunidades de negocio. Su trabajo se sitúa en la intersección entre computación cuántica y finanzas: portfolio optimization, Monte Carlo cuántico, quantum machine learning y ciberseguridad post-cuántica.

Es autor de Quantum Advantage in Finance y materiales introductorios para profesionales; ha publicado con CFA Institute, incluyendo el capítulo “Quantum Computing for Finance” en AI in Asset Management (CFA Institute Research Foundation), y colabora con RiskMathics en módulos de Quantum Portfolio Management, Quantum Cryptography y Quantum Cybersecurity. Como faculty, Oswaldo traduce con rigor el potencial, y los límites reales, de la computación cuántica para CROs, CIOs y equipos cuantitativos. No vende magia: enseña dónde los métodos híbridos cuántico-clásicos tienen sentido, cómo preparar la migración post-cuántica, y qué preguntas debe hacerse un comité de riesgo antes de financiar un piloto.

PhD en Física Teórica, Universidad de Roma Tor Vergata · Autor del capítulo 9, “Quantum Computing for Finance”, en AI in Asset Management (CFA Institute Research Foundation, 2025, DOI 10.56227/25.1.44) · Columnista invitado en Enterprising Investor (CFA Institute) y coautor de “Quantum Computing: An Introduction” en el blog de CAIA Association (octubre de 2025, con André Costa, CAIA) · ozatp.com

Coinstructores según el perfil del grupo

Quant developer seniorIngeniero con experiencia en Qiskit/PennyLane/Braket/D-Wave, repositorios públicos verificables.
Después del curso

Transferencia real al puesto.

Rutas de formación

Dónde se ubica este curso en la serie.

Trayectorias recomendadas donde entra este curso

Quant / Data scientist / Model risk

QFL 1QFL 4

Literacy › Técnico · ~27.5 h

Consultor / auditor de transformación

QFL 3QFL 4QFL 5

Integral › Técnico › Soberanía · ~62.5 h

Paquetes con ahorro

Ruta Financiera Integral (QFL 1+2+3)

QFL 1 + QFL 2 + QFL 3

USD 4,600 + TAX · en lugar de USD 4,800 + TAX por separado

Comprar paquete

Ruta Soberana (QFL 1+5)

QFL 1 + QFL 5

USD 3,200 + TAX · en lugar de USD 3,800 + TAX por separado

Comprar paquete

Ruta Ejecutiva Completa (QFL 1 a 5)

QFL 1 + QFL 2 + QFL 3 + QFL 4 + QFL 5

USD 8,900 + TAX · en lugar de USD 10,400 + TAX por separado. QFL 6 es presencial bajo NDA y se cotiza aparte

Comprar paquete

Certificación compuesta Master Strategist: incluida sin costo adicional al completar QFL 1+2+3+5 con evaluación aprobatoria.

Diseño del programa

Doce decisiones de diseño.

01Enfoque dual innovación/protección integrado

Ningún programa financiero serio puede formar solo en la oportunidad cuántica ignorando el riesgo criptográfico, ni solo en defensa sin entender la disrupción competitiva. QFL entrena ambas caras de forma deliberada y conectada (con especial énfasis en QFL 3, 5 y 6).

02Fuentes primarias, no narrativa comercial

Cada afirmación técnica o de mercado en el material tiene fuente verificable citada: estándares NIST/CISA/NCSC/ENISA, papers revisados por pares, roadmaps oficiales de proveedores y reportes de consultoras (McKinsey, BCG). El participante aprende a auditar claims, empezando por los del propio programa.

03Productos transferibles, no exámenes memorísticos

Business Case, Quantum-Readiness Roadmap, PoC Pack, Estrategia Soberana, Doctrina de Estado: artefactos profesionales usables inmediatamente, con rúbricas analíticas 4×4 y defensas orales ante comité simulado.

04Laboratorios en hardware real, con honestidad metodológica

Práctica sobre IBM Quantum, Azure Quantum/Quantinuum, Braket, D-Wave y PennyLane, enseñando a medir ruido, fidelidad y ventaja real, no promesas. La conclusión válida ‘aún no hay ventaja observable en este caso’ se valora tanto como un hallazgo positivo.

05War-gaming y crisis Q-Day

Tabletop exercises de estrés institucional y nacional (QFL 5 y 6) que validan cadena de mando, secuencia de apagado/migración y comunicación bajo presión, competencia que casi ninguna formación ejecutiva entrena.

06Quantum Competency Framework (QCF) propio

Matriz de cinco dimensiones con salidas certificadas por nivel (QFL-A/P/SI/T/SV/F): permite a RH, comités y gobiernos mapear brechas, asignar rutas y medir progreso, no solo acumular horas.

07Faculty de practicante-investigadores

No solo académicos: docentes que publican, sí, pero también construyen productos financieros, asesoran instituciones y mantienen comunidad global (The Quantum Finance Boardroom). La docencia se nutre de problemas reales, no solo de libros.

08Credenciales digitales verificables

Certificados PDF con QR de verificación + Open Badges (estándar IMS Global) incrustables en LinkedIn, con metadata de competencias QCF dominadas, portabilidad y anti-fraude.

09Pipeline consultivo integrado

Siete verticales consultivas (threat intelligence, CBOM, migración PQC, comunicaciones soberanas, resiliencia financiera, quantum lab, política industrial) convierten la formación en puerta de entrada a proyectos de transformación, sin conflicto de interés: el diagnóstico lo hace el equipo interno formado.

10Actualización curricular obligatoria

El quantum avanza trimestralmente: el programa tiene revisión curricular semestral y parches de contenido por grupo cuando ocurren hitos mayores (nuevos FIPS, breakthroughs de hardware, cambios regulatorios). El syllabus impreso dice la versión exacta del programa.

11Métricas de calidad publicadas

NPS objetivo ≥ 70, tasa de completitud ≥ 85%, seguimiento a 90 días de aplicación laboral, auditoría anual externa de contenido. Lo que no se mide no se mejora; aquí se publica.

12Diseño regional con estándar global

Hecho desde y para América Latina y mercados emergentes (casos de bancos centrales regionales, RTGS locales, brecha de capital humano, financiamiento multilateral BID/CAF/BM), pero con el rigor y las fuentes de los programas globales de primer nivel.

Preguntas frecuentes

Lo que preguntan antes de inscribirse.

¿Necesito base técnica para entrar?

Prerrequisitos de este curso: QFL 1 o equivalente + álgebra lineal básica + nociones de Python (se ofrece pre-work opcional de 4 h).

¿Entrego algo concreto o solo asisto?

Cada curso termina en un producto profesional defendido ante un comité simulado (Quantum PoC Pack: repositorio, benchmark, white paper y plan 6–12 meses), evaluado con rúbrica analítica. La versión editable queda en tu institución.

¿Cómo verifico la calidad del programa?

Las métricas son públicas (NPS, satisfacción por dimensión, completitud y aplicación laboral a 90 días), el contenido se audita externamente cada año y cada afirmación técnica cita su fuente primaria: puedes auditar los claims antes de inscribirte.

¿Qué pasa después de certificarme?

Seguimiento estructurado a 90 días, webinar mensual abierto (open house), comunidad The Quantum Finance Boardroom y puerta de entrada a las verticales consultivas si surge un proyecto en tu institución.

¿Puedo tomarlo con mi equipo o in-company?

Sí. Hay grupos cerrados con casos de la propia organización y coinstructor seleccionado por dominio; solicita la cotización en el bloque de in-company de esta página.

¿Cómo me inscribo y pago?

En esta misma página: el formulario de inscripción confirma tu lugar y el pago se hace en línea con tarjeta (Stripe) o PayPal, con meses sin intereses disponibles con PayPal.

Recursos y bibliografía
Recursos requeridos
  • Acceso garantizado a al menos una plataforma cloud durante el curso: IBM Quantum (cuentas provistas o guía de alta), Amazon Braket / Azure Quantum (créditos según convenio), D-Wave Leap (acceso académico/comunitario). RiskMathics gestiona accesos institucionales cuando es viable.
  • Workstations con Python 3.10+, pip/conda; librerías: qiskit, qiskit-aer, pennylane, matplotlib, numpy, pandas, cvxpy, dwave-ocean-sdk (según ruta).
  • Datasets financieros anonimizados provistos por RiskMathics (default crediticio, serie de retornos, fraudes sintéticos con características realistas).
  • Plantillas: reporte de backend, estructura de repo, white paper técnico-ejecutivo, plan de proyecto.
  • Instructor de laboratorio dedicado (quant developer) además del docente titular en sesiones prácticas.
Bibliografía esencial
  • Plataformas: IBM Quantum Learning (qiskit.org/learn); Amazon Braket Documentation; Microsoft Azure Quantum documentation; D-Wave Leap docs; PennyLane docs (pennylane.ai).
  • QML: Schuld M. & Petruccione F., Supervised Learning with Quantum Computers (Springer); Skolik A. et al. sobre barren plateaus (DOI 10.22331/q-2021-01-06-378).
  • Optimización: Lucas A., “Ising formulations of many NP problems”, Front. Phys. (2014); Venturelli D. et al., Quantum annealing en finanzas; Egger D.J. et al. “Quantum Computing for Finance: State-of-the-Art and Future Prospects”, IEEE Trans. Quantum Eng. (2020).
  • Pricing/QAE: Stamatopoulos N. et al. (2020) Quantum 4:291; Woerner S. & Egger D.J., “Quantum risk analysis”, npj Quantum Information (2019).
  • Estado del arte: Zhou J. et al. (2026) DOI 10.1007/s10614-025-10894-4; Orús R. et al. (2019) Reviews in Physics 4:100028; Preskill J. (2018) Quantum 2:79.
  • Docencia y buenas prácticas: Cross A.W. et al. (2019) Phys. Rev. A 100:032328 (benchmarking); Templeton J. et al. sobre reproducibilidad en QC.
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