La inversión en Inteligencia Artificial

Abstract

Este estudio explora el campo de la Inteligencia Artificial (IA) con el objetivo final de evaluar el desempeño financiero ajustado al riesgo de las empresas relacionadas con la IA para determinar su atractivo general como oportunidades de inversión y también distinguir entre aquellas que pueden desarrollarse mediante inversión privada y aquellas que requieren apoyo público para mantenerse competitivas. Se seleccionaron empresas que invierten en IA y se agruparon en sectores más amplios, aplicando tanto la Teoría Moderna de Portafolio (MPT) como el Ratio de Sharpe para identificar portafolios óptimos que maximizan los rendimientos ajustados al riesgo. El análisis detalla la asignación óptima de empresas para cada portafolio y examina sus distribuciones subregionales y subsectoriales. Además, al evaluar su desempeño anual mediante los Ratios de Sharpe, proporciona información sobre la influencia de factores macroeconómicos y geopolíticos. Asimismo, la comparación con índices principales, específicamente el S&P 500 (EE.UU.), CSI 300 (China) y DAX (Alemania), permite determinar si el desempeño financiero observado es verdaderamente sólido y también si los resultados obtenidos son exclusivos del sector de IA o reflejan tendencias más amplias del mercado. Por una parte, los resultados indican que los sectores de Software y Hardware, junto con Estados Unidos y países de Asia Oriental como China, Taiwán, Corea del Sur y Japón, ofrecen los mejores perfiles de riesgo-retorno. En consecuencia, debido a su menor atractivo en términos de riesgo y rendimiento, se recomienda que las autoridades brinden apoyo a las empresas del sector "Otros" y Europa para fortalecer su competitividad. Por otra parte, el análisis también señala que los sectores de IA examinados muestran un desempeño financiero ajustado al riesgo superior en comparación con los índices de referencia, lo que sugiere que las inversiones en estos sectores son realmente ventajosas y valiosas.

This study explores the ever-evolving AI field with the ultimate goal of evaluating the risk-adjusted financial performance of AI-related companies in order to assess their overall attractiveness as investment opportunities as well as distinguish between those that can develop through private investment and those that require public support to remain competitive. Companies investing in AI were selected and grouped into broader sectors, and both Modern Portfolio Theory (MPT) and the Sharpe Ratio were applied to identify optimal portfolios that maximise risk-adjusted returns. The analysis outlines the optimal allocation of companies for each portfolio and examines their subregional and subsectoral distributions. Additionally, by assessing their annual performance using Sharpe Ratios, it provides insights into the influence of macroeconomic and geopolitical factors. Furthermore, benchmarking against major indices, namely the S&P 500 (US), CSI 300 (China), and DAX (Germany), helps determine whether the observed financial performance is truly robust and if the results obtained are unique to the AI sector or reflective of broader market trends. On the one hand, the findings indicate that the Software and Hardware sectors, along with the United States and East Asian countries such as China, Taiwan, South Korea and Japan, offer the best risk-return profiles. Consequently, given their lower risk-return attractiveness, it is recommended that authorities aid companies in the "Other" sector and Europe to strengthen their competitiveness. On the other hand, the analysis also indicates that the examined AI sectors demonstrate superior risk-adjusted financial performance compared to the benchmark indices, suggesting that investments in these sectors are indeed advantageous and worthwhile.