Denise Ruffner, Vice‑Presidente de Desenvolvimento de Negócios e Operações Comerciais Globais, Haiqu – Série de Entrevistas

Denise Ruffner, Vice‑Presidente de Desenvolvimento de Negócios e Operações Comerciais Globais na Haiqu, é uma executiva de tecnologia experiente com ampla experiência na comercialização de computação quântica e outras tecnologias emergentes. Na Haiqu, ela lidera o desenvolvimento de negócios e a expansão global, baseando‑se em cargos de liderança anteriores, incluindo Chief Business Officer na Atom Computing e na Cambridge Quantum Computing, Vice‑Presidente de Desenvolvimento de Negócios na IonQ e na CATALOG, e quase duas décadas na IBM. Seu trabalho abrangeu vendas corporativas, parcerias estratégicas, estratégia de go‑to‑market, desenvolvimento de ecossistemas e a transição de tecnologias complexas de ambientes de pesquisa para mercados comerciais. Ela também co‑fundou a DiviQ, uma organização focada em construir uma força de trabalho quântica mais diversa, e assessora empresas de quantum e tecnologias emergentes em estágio inicial sobre comercialização, parcerias, captação de recursos e aquisição de clientes.

Haiqu é uma empresa de software quântico que desenvolve o que descreve como um Sistema Operacional Agentico para equipes de P&D quântica, combinando agentes de pesquisa quântica impulsionados por IA com uma pilha de software proprietária projetada para tornar o desenvolvimento e a execução de aplicações quânticas mais práticos. Sua plataforma inclui uma camada de P&D agentica para transformar ideias de pesquisa em protótipos executáveis, o Haiqu SDK para carregamento de dados, compressão de circuitos, otimização e mitigação de erros, e o Haiqu Runtime para orquestrar cargas de trabalho em hardware quântico. A tecnologia foi projetada para operar em múltiplas arquiteturas de unidades de processamento quântico e suportar aplicações em áreas como modelagem financeira, simulação quântica, dinâmica de fluidos computacional, aprendizado de máquina quântico e otimização. A Haiqu posiciona a plataforma como uma forma de equipes empresariais e científicas avançarem além de “problemas brinquedo” experimentais para cargas de trabalho quânticas maiores e mais relevantes comercialmente.

Você recentemente ingressou na Haiqu como Vice‑Presidente de Desenvolvimento de Negócios e Operações Comerciais Globais. O que o atraiu para a empresa e quais são suas prioridades imediatas neste novo cargo?

Conheço os fundadores da Haiqu e acompanho a empresa desde seus primeiros dias, e o que me atraiu foi o progresso que eles alcançaram em um período relativamente curto. Em apenas três anos, a Haiqu passou de uma startup incipiente para uma empresa que possui um impressionante produto de software, o HaiquOS, que entrega resultados significativos agora, mesmo antes de computadores quânticos totalmente tolerantes a falhas estarem disponíveis.

Minha prioridade imediata é comercializar o HaiquOS para um público global mais amplo, apresentando a plataforma a uma base de clientes mais extensa.

Você ajudou a IBM Quantum, Cambridge Quantum Computing, IonQ e Atom Computing a conquistar clientes e parceiros estratégicos. Quais lições dessas experiências vão moldar mais diretamente a estratégia de comercialização da Haiqu?

Uma das maiores lições que aprendi é que a comercialização bem‑sucedida requer paciência; é muito difícil introduzir um produto e alcançar sucesso imediato. Antes de lançar seus produtos, as empresas precisam de uma base que gere conscientização e credibilidade no mercado. A credibilidade provém de testes beta, publicações em periódicos acadêmicos e na mídia, conversas com clientes potenciais, recomendações de usuários e conselhos consultivos científicos.

Outra coisa que observei é que muitas startups caem na armadilha de superestimar o que seus produtos podem fazer. Exagerar as capacidades de um produto antes de poder sustentá‑las plenamente é um dos maiores erros que uma empresa pode cometer, pois prejudica a credibilidade.

Quero continuar a tradição da Haiqu de representar com precisão o que o produto pode e não pode fazer. A Haiqu tem plena consciência dos erros cometidos por outras startups quânticas e já construiu um forte seguimento baseado na credibilidade científica e técnica. Meu objetivo é fortalecer a base de clientes global da Haiqu porque sinto que chegou a hora de uma geografia mais ampla de clientes experimentar os benefícios do HaiquOS.

O Sistema Operacional Agentico da Haiqu combina inteligência agentica, um kit de desenvolvimento de software e uma camada de orquestração de runtime. Como esses componentes trabalham juntos para levar uma equipe de pesquisa de uma ideia inicial a um experimento quântico executável?

As três camadas correspondem às três etapas onde a P&D quântica geralmente estagna: projetar a aplicação correta, executá‑la de forma eficiente e iterar sobre os resultados.

A Inteligência Agentica é onde uma ideia de pesquisa entra. Uma equipe descreve uma questão de negócio ou uma direção de pesquisa exploratória em linguagem natural, e a camada agentica, construída sobre nossa pesquisa proprietária de algoritmos, fluxos de trabalho específicos de domínio e uma base de conhecimento curada de teoria quântica, estrutura essa intenção, esclarece restrições e mapeia o caso de uso para a abordagem algorítmica correta. O resultado é um protótipo pronto para execução.

O Haiqu SDK então transforma esse protótipo em um fluxo de trabalho de alto desempenho pronto para hardware. Ele aplica carregamento de dados, compressão de circuitos, otimização algorítmica, mitigação de erros e design consciente do hardware, permitindo que a equipe extraia valor real de cada operação quântica no hardware ruidoso de hoje — até 100 vezes mais operações utilizáveis nos dispositivos NISQ atuais.

O Haiqu Runtime então gerencia a execução: orquestrando a infraestrutura de middleware e o fluxo de execução para rodar a aplicação em hardware real no menor tempo de relógio e custo por experimento. Foi isso que nos permitiu reproduzir uma simulação de dinâmica quântica que antes custava cerca de $30,000 e nove horas, por aproximadamente $25 em cerca de 30 segundos.

Juntos eles fecham o ciclo — intenção entra, experimento executável sai, rápido o suficiente para iterar. A equipe passa de uma ideia geral a um protótipo funcional em dias, em vez de meses.

IA agente está sendo aplicada cada vez mais a fluxos de trabalho científicos complexos. Quais partes da pesquisa quântica podem ser delegadas a agentes inteligentes, e onde cientistas experientes devem permanecer firmemente no controle?

Os agentes são bem adequados ao trabalho que exige alta especialização, mas é padronizado: estruturar uma questão de pesquisa, mapeá‑la para algoritmos candidatos, gerar a estrutura de uma aplicação e lidar com as camadas de otimização e orquestração, que incluem carregamento de dados, compressão de circuitos, mitigação de erros, seleção de hardware e ajuste de execução. Esse é precisamente o trabalho que consome o tempo de um cientista, afastando‑o da própria ciência, e é onde nossa camada agente elimina o problema de \”where do I even start\”.

O que permanece firmemente com cientistas experientes é o julgamento. Definir o que vale a pena investigar, decidir se um resultado é fisicamente significativo e não apenas bem formado, validar as saídas contra a física conhecida e interpretar a importância não são delegáveis. A formulação correta é que os agentes comprimem o caminho até um resultado e os especialistas dirigem a investigação e respaldam as conclusões. A responsabilidade pela ciência não se desloca.

A Haiqu argumenta que as organizações não deveriam ter que esperar por computadores quânticos totalmente tolerantes a falhas para conduzir experimentos significativos. O que as empresas podem realisticamente alcançar com o hardware de hoje, e onde as expectativas devem permanecer moderadas?

As empresas podem realisticamente construir e executar protótipos funcionais hoje: simulação molecular e de materiais, problemas de otimização, aprendizado de máquina quântico e modelagem de distribuições de probabilidade para aplicações como risco e precificação de derivativos. Demonstramos isso preparando concretamente simulações do modelo de Anderson de impureza única a partir do zero e construindo um pipeline que reproduziu assinaturas observadas experimentalmente em experimentos de espalhamento de nêutrons em ímãs quânticos unidimensionais. Também demonstramos outras aplicações relevantes para os setores financeiro, automotivo e de energia. O valor atualmente está em desenvolver a expertise, os fluxos de trabalho e a prontidão de aplicação que gerarão retorno à medida que os sistemas escalam.

O hardware ainda está na era Near‑Intermediate Scale Quantum (NISQ), portanto o trabalho que pode ser realizado hoje é de P&D genuína e prototipagem, não de vantagem quântica comercial ampla. Os usuários devem ter em mente que os resultados precisam de validação, nem todo problema ainda se beneficia da computação quântica, e a postura honesta é construir capacidade agora para que as equipes estejam prontas quando o hardware amadurecer.

Projetos quânticos podem ter dificuldade em avançar além de provas de conceito. O que separa um experimento com potencial comercial genuíno de uma demonstração técnica impressionante que provavelmente não entregará valor de negócio?

A diferença entre potencial comercial genuíno e uma demonstração técnica impressionante está em saber se o trabalho aborda de forma eficiente um problema do mundo real que as organizações se preocupam em resolver. Uma solução quântica pode gerar resultados incríveis, mas se for altamente cara e difícil de replicar e escalar, provavelmente não entregará valor comercial real.

Muitas dessas provas de conceito estagnam após essas demonstrações técnicas caras, pois não é eficiente para as empresas perseguir essa solução em seus fluxos de trabalho. É por isso que a capacidade da Haiqu de reduzir o custo e o tempo necessários para executar experimentos significativos é tão valiosa; se as empresas puderem realizar mais experimentos dentro de um orçamento determinado, poderão identificar mais rapidamente experimentos e projetos que possam gerar valor real.

Ao introduzir software de aplicação quântica em uma empresa, quem costuma se tornar o defensor interno, e como construir um caso de negócios quando o retorno de longo prazo da tecnologia ainda pode ser difícil de quantificar?

Ao introduzir software de aplicação quântica como o HaiquOS em uma empresa, o defensor interno pode surgir de vários setores. Pode ser um cientista ou pesquisador que obtém melhores resultados com o software, um gerente que vê uma oportunidade de reduzir custos ou melhorar a eficiência, ou um líder de pesquisa que reconhece o valor em aprimorar o desempenho e acelerar o trabalho de sua equipe.

O caso de negócios realmente começa demonstrando valor hoje. Precisamos mostrar aos clientes o que o software pode fazer com o hardware quântico disponível atualmente, ao mesmo tempo em que os ajudamos a entender como essas capacidades crescerão à medida que o hardware melhorar. O HaiquOS permite que os clientes executem experimentos significativos hoje e acelerem o desenvolvimento de aplicações, em vez de esperar por computadores quânticos totalmente tolerantes a falhas.

A partir daí, o caso de negócio se torna muito mais prático: podemos melhorar o desempenho? Podemos reduzir custos? Podemos ajudar os desenvolvedores a obter resultados mais rapidamente? E podemos dar ao cliente a confiança de que o que está investindo hoje continuará a gerar valor à medida que a computação quântica amadurece?

Essa combinação de valor de curto prazo, um roteiro claro e forte suporte ao cliente é o que ajuda a tornar o investimento mais fácil de justificar, mesmo quando o ROI de longo prazo da computação quântica ainda é difícil de quantificar.

Haiqu está desenvolvendo uma plataforma agnóstica de hardware que pode operar em diferentes sistemas quânticos. Quão importante é essa flexibilidade para clientes corporativos, e como a empresa evita reduzir o desempenho para acomodar múltiplas arquiteturas de hardware?

Os clientes corporativos não estão necessariamente comprometidos com um único tipo de hardware quântico. A maioria está experimentando diferentes sistemas para entender seu desempenho, custo e onde cada tecnologia pode ter uma vantagem.

Isso torna importante que o software seja tanto agnóstico quanto consciente de hardware. Agnóstico de hardware significa que pode operar em diferentes modalidades — supercondutor, íons aprisionados, átomos neutros e outras. Consciente de hardware significa que entende as características do sistema específico em que está sendo executado.

O ponto importante é que ser agnóstico de hardware não significa tratar todos os computadores quânticos da mesma forma. Cada arquitetura tem características diferentes, portanto, quando um novo sistema é adicionado, o software precisa ser ajustado e otimizado para esse hardware.

O objetivo é oferecer aos clientes flexibilidade no hardware que utilizam sem sacrificar a otimização específica da plataforma necessária para obter o melhor desempenho de cada sistema.

Quais indústrias ou categorias de aplicação parecem mais próximas de obter valor mensurável com a tecnologia da Haiqu, e quais marcos técnicos ou econômicos indicariam que um caso de uso está pronto para escalar?

Estamos observando resultados interessantes em várias áreas de aplicação. A Haiqu trabalhou com o HSBC em modelagem e simulação de risco financeiro, e com a Quanscient em dinâmica de fluidos computacional, que tem aplicações potenciais em indústrias como aeroespacial, automotiva e energia.

O que esses projetos demonstram é que podemos executar problemas cada vez mais complexos no hardware quântico atual por meio de recursos como carregamento de dados e compressão de circuitos.

Não acredito que ainda estejamos no ponto em que possamos dizer que esses casos de uso estão prontos para escalar amplamente. Os marcos principais serão bastante práticos: melhor desempenho de hardware, capacidade de executar problemas maiores e mais complexos, resultados repetíveis e, finalmente, um benefício econômico em comparação com abordagens clássicas.

O hardware ainda é a principal limitação. Nosso papel é ajudar os clientes a obter o máximo possível dos sistemas atuais, enquanto continuamos a avançar em direção a problemas que possam gerar valor comercial mensurável.

Por meio de Women in Quantum e DiviQ (Diversity in Quantum), você tem trabalhado extensivamente em inclusão e desenvolvimento da força de trabalho. À medida que a computação quântica avança rumo à comercialização, quais habilidades serão mais urgentemente necessárias e como a indústria pode construir um pipeline de talentos mais amplo?

Quando comecei minha carreira em computação quântica em 2015, era uma indústria predominantemente masculina. Desde o início, percebi que trazer mais talentos diversos para a indústria fortaleceria a força de trabalho e melhoraria os resultados. Sempre acreditei que equipes diversas tomam decisões melhores e promovem mais sucesso nos negócios.

Parte de construir um pipeline de talentos mais amplo é divulgar a mensagem de que não é necessário ter um PhD em quantum para contribuir com a computação quântica. Muitas pessoas são afastadas pela complexidade percebida da ciência, quando, na realidade, já possuem habilidades relevantes.

A indústria precisa de programadores, engenheiros, matemáticos, cientistas, profissionais de comunicação e muito mais. Os empregadores devem focar em identificar habilidades transferíveis e ajudar as pessoas a adaptar essas habilidades à computação quântica, em vez de complicar excessivamente o campo e torná-lo inacessível.

As pessoas costumam se surpreender com as oportunidades disponíveis ao entrar na indústria, e nosso desafio é garantir que elas saibam que essas oportunidades existem.

Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que desejam saber mais devem visitar Haiqu. Aqueles que se identificam como LGBTQIA+, pertencem a uma minoria de gênero, são pessoas de cor ou vivem com uma deficiência física, mental ou psiquiátrica visível ou invisível também podem saber mais sobre a comunidade e as iniciativas em DiviQ.