Quantum x AI Summit
SPRI - Enpresa Digitala
2 de junio · Donostia · NH Collection Aránzazu El próximo 2 de junio, el NH Collection San Sebastián Aránzazu (Donostia) se convierte en el epicentro de la computación cuántica y la inteligencia artificial. El Quantum x AI Summit es una jornada diseñada para explorar cómo la unión de estas dos fuerzas tecnológicas está redefiniendo el control, la seguridad y la capacidad de cómputo de las organizaciones. Mientras la IA generativa ya está transformando procesos, la computación cuántica asoma como el motor que permitirá escalar soluciones hoy inalcanzables. Esta jornada está pensada para directivos, responsables de innovación y perfiles técnicos que quieren entender el impacto real de la estrategia BasQ (Basque Quantum) y cómo posicionar a su empresa en la vanguardia tecnológica. Perspectivas clave de la jornada La estrategia nacional y regional: Presentación detallada de la estrategia BasQ y el despliegue del IBM Quantum System Two. Seguridad y criptografía: Cómo la cuántica redefine la ciberseguridad corporativa (Quantum-safe). Casos de uso empresarial: De las finanzas a la logística, dónde aporta valor la IA cuántica hoy. Hardware y ecosistema: Demostraciones de hardware de qubits y el roadmap de los líderes del sector. ¿Por qué te interesa estar? Porque no es solo una cuestión de potencia, sino de soberanía tecnológica. Entender cómo el hardware de IBM en el País Vasco y las nuevas arquitecturas de IA pueden trabajar juntos te permitirá diseñar una hoja de ruta sin dependencias críticas y con una visión clara sobre el retorno de inversión en tecnologías disruptivas. Es la oportunidad de salir con criterios claros sobre una tecnología que ya no es ciencia ficción. Programa (sujeto a cambios) 09:00 09:30 Apertura Registro y café de bienvenida 09:30 09:40 10 min Apertura institucional EG Eli García Directora de Transformación Digital · Eusko Jaurlaritza – Gobierno Vasco 09:40 10:10 30 min · Keynote Presentación de la estrategia BasQ AB Ander Barreiro Responsable de Proyectos Estratégicos · Euskampus Fundazioa 10:10 10:40 30 min · Keynote Quantum Across Industries CG Carmen González-Orellana Project Manager · Global Data Quantum 10:40 11:00 20 min · Keynote Aplicando y desarrollando algoritmos cuánticos para casos de uso reales UA Unai Aseguinolaza Docente investigador · Mondragon Unibertsitatea 11:00 11:30 30 min · Mesa redonda ¿Qué problemas reales de la industria pueden resolverse mejor con cuántica + IA? DM David Morcuende Moderador · European Quantum Industry Consortium (QuIC) VG Valentín García Director de Innovación · Lantik IL Irene López de Vallejo Head of Business Development · Tecnalia RM Roberto Marijuan Responsable Innovación Digital · Iberdrola 11:30 12:00 Descanso Café y networking 12:00 13:00 60 min · Elevator pitches Presentaciones de empresa IM Iraitz Montalbán CTO · Falcondale JG Javier González Conde CEO · Quantum Mads JH Jorge de la Herrán y Crespo Presidente · Qubiz.team AP Antonio Peris CoFounder & CIO · QCentroid 13:00 13:30 30 min · Caso de éxito Casos reales de uso en industria RO Román Orús Co-Founder & CSO · Multiverse Computing 13:30 14:00 30 min · Caso de éxito Digital Annealer AJ Almudena Justo Martínez Directora del Centro Internacional de Cuántica Fsas · Fsas Technologies quantumaisummit.entangle.es Inscríbete gratis →
Información básica
Tipo de curso: Curso
Ubicación: NH Collection San Sebastián Aránzazu (Donostia)
Modalidad: Híbrido
Formación reglada: NO
Número de plazas: 100 plazas
Tecnologías y áreas de conocimiento
Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo
Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo
Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
1. Inteligencia Artificial
2. Datos
3. Conectividad y sistemas ciberfísicos
4. Automatización y robótica inteligentes
5. Infraestructuras y computación
Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
Áreas no relacionadas
Roles que se adecúan al contenido de este curso
En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.
Curso óptimo para este rol
Data Analyst
Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Architect
Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Despliegue de los modelos
Curso óptimo para este rol
Data Engineer
Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Governance
Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Scientist
Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Modelado
Evaluación de los resultados
Curso óptimo para este rol
Data Translator
Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos