El último artículo de a16z Crypto: ¿Por qué necesitamos mercados de predicción?

链捕手Publicado a 2026-06-02Actualizado a 2026-06-02

Resumen

Los mercados de predicción permiten a las personas comerciar sobre el resultado de eventos futuros, utilizando la capacidad de los mercados para agregar información. Estos mercados crean activos vinculados a eventos específicos, cuyo precio refleja la probabilidad colectiva de que ocurran. Ofrecen ventajas sobre métodos como las encuestas, ya que proporcionan estimaciones de probabilidad en tiempo real, incentivan la precisión con apuestas monetarias y pueden cubrir una amplia gama de temas, desde geopolítica hasta tecnología. Aunque la idea tiene raíces históricas, los mercados modernos enfrentan desafíos como la verificación de resultados, la participación de actores informados y el riesgo de manipulación. Sin embargo, con un diseño adecuado que garantice transparencia y gestión, tienen el potencial de convertirse en una herramienta fundamental para anticipar el futuro.

Autor:Scott Kominers

Traducción: Jia Huan, ChainCatcher

Los mercados de predicción permiten a las personas comerciar en base a los resultados de eventos. El año pasado, entraron a gran escala en Estados Unidos y ahora se utilizan para rastrear todo tipo de eventos, desde geopolítica hasta resultados de premios de entretenimiento. Pero, ¿qué son exactamente?

Como economista que ha estudiado durante mucho tiempo los mercados y los incentivos, mi respuesta es simple: los mercados de predicción son, en esencia, mercados. Los mercados son una herramienta fundamental para asignar recursos, asegurando que los bienes y servicios fluyan hacia quienes más los valoran.

En este proceso, los mercados también agregan información: la "limpieza" del mercado (es decir, alcanzar el equilibrio entre oferta y demanda) es esencialmente un mecanismo que resume el conocimiento de todos los participantes y lo destila en una señal de precios.

Las plataformas y productos de mercados de predicción aprovechan directamente esta capacidad de agregación de información para predecir eventos futuros específicos: diseñan un activo vinculado a un evento que genera rendimientos solo si ocurre un resultado particular, y las personas luego comercian con este activo en función de su juicio sobre si el resultado ocurrirá o no.

Este uso existe desde hace mucho tiempo.

Las empresas han utilizado durante mucho tiempo mercados de predicción para obtener información tácita de los empleados, como predecir si un producto importante se lanzará a tiempo; los científicos los usan para evaluar qué experimentos tienen probabilidades de ser replicados con éxito; y hoy varios medios de comunicación colaboran con mercados de predicción, utilizando la "sabiduría de las multitudes" para complementar sus propias fuentes y los informes de sus periodistas.

Los mercados de predicción recopilan información directamente de los participantes, es decir, el juicio de cada persona sobre el futuro, y luego agregan esta información en un mercado, utilizándola para responder qué tan probable es que suceda algo.

Las personas pueden "apostar" por estos eventos de manera similar a como se "apuesta" por el valor futuro de una empresa en el mercado de valores o por el precio futuro de materias primas como el petróleo. La diferencia es que la demanda de un activo como el petróleo está influenciada simultáneamente por muchos factores, mientras que los activos diseñados en los mercados de predicción generan rendimientos solo cuando ocurre un evento específico.

Si sube el precio del petróleo, sabemos que la demanda ha aumentado en relación con la oferta, pero no necesariamente sabemos la razón: podría ser que la gente anticipe una escalada de conflictos en Oriente Medio, o que alguien haya encontrado un nuevo uso para el petróleo.

Con un mercado de predicción, puedes extraer y predecir cada posibilidad por separado.

Por ejemplo, un mercado de predicción sobre si "el Estrecho de Ormuz permanecerá abierto en un momento específico" podría girar en torno a un contrato que pague un dólar por unidad una vez que ocurra el evento.

A medida que las personas compran y venden repetidamente este activo, el precio de mercado se convierte en un "indicador de probabilidad", reflejando la evaluación colectiva de los comerciantes sobre la probabilidad de que ocurra el evento.

¿Cómo funciona específicamente? Supongamos que el precio de mercado unitario para un resultado es de $0.50, lo que equivale a una probabilidad del 50%. Si crees que la probabilidad de que el estrecho permanezca abierto es superior al 50%, digamos un 67%, comprarías; si tu juicio es correcto, obtendrías un rendimiento total de $0.67 a un costo de $0.50.

Y esta compra empujará al alza el precio de mercado y la estimación de probabilidad correspondiente, lo que equivale a decir "alguien cree que el mercado lo está subestimando". Lo contrario también es cierto: cuando alguien cree que el precio es demasiado alto, venderá (o venderá en corto) a un precio más bajo, tirando hacia abajo la estimación de probabilidad general del mercado.

Cuando un mercado de predicción funciona bien, tiene varias ventajas claras sobre otros métodos de predicción.

Primero, proporciona directamente una estimación de probabilidad, y este hecho por sí solo es una "superpotencia".

Las encuestas de opinión y los cuestionarios solo dan "proporciones de opinión"; para convertirlo en probabilidad, aún tienes que hacer una inferencia estadística para juzgar la relación entre la proporción medida y la población. Además, las encuestas a menudo son solo instantáneas en un momento dado, mientras que los mercados de predicción pueden actualizarse en tiempo real a medida que llegan nuevos participantes e información.

Lo más crucial es que los mercados de predicción incorporan incentivos: tanto compradores como vendedores ponen dinero real en juego, perdiendo si se equivocan. Esto motiva a los participantes a sopesar seriamente la información que poseen y a invertir su dinero en las preguntas en las que tienen más confianza.

A la inversa, la posibilidad de obtener ganancias en un mercado de predicción basándose en información y juicio experto también incentiva a las personas a investigar activamente y aclarar las cuestiones.

(Un ejemplo bien conocido es: antes de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024, un participante del mercado de predicción incluso realizó su propia encuesta, utilizando un método no convencional para obtener información que las encuestadoras estándar no capturan).

Finalmente, los mercados de predicción también tienen una gran ventaja en cobertura. Una persona que sabe qué eventos podrían afectar la demanda de petróleo puede, en principio, comprar o vender petróleo en corto; pero muchos de los resultados que queremos predecir no tienen un mercado de materias primas o de valores correspondiente en el que apostar. En estos casos, los mercados de predicción se convierten en la opción ideal.

Por ejemplo, recientemente ha surgido un conjunto de mercados de predicción diseñados específicamente para agregar juicios como "qué modelo de IA funciona mejor en varias tareas", un problema demasiado específico que los mercados tradicionales de materias primas no pueden reflejar. Y cualquiera puede crear y financiar un mercado de predicción para tales preguntas específicas.

Estas ideas no son nuevas. Ya en la Europa del siglo XVI existían prácticas similares, utilizadas para predecir al próximo Papa.

Las bases de los mercados de predicción modernos se encuentran en la economía, la estadística, el diseño de mercados y la informática. Charles Plott y Shyam Sunder propusieron el primer marco académico formal en la década de 1980, poco después de lo cual nació el primer mercado de predicción moderno, el "Mercado Electrónico de Iowa" (Iowa Electronic Markets).

Con Internet, este modelo ahora puede reunir información dispersa de todo el mundo. Y para que los mercados de predicción realicen su verdadero potencial, hay varios requisitos previos.

Uno es un problema de infraestructura: cómo verificar y llegar a un consenso sobre "si un evento ha ocurrido", cómo garantizar que el funcionamiento del mercado sea transparente y auditable, y cómo manejar a gran escala la liquidación de contratos que puedan ser controvertidos o incluso manipulados.

Otro son los desafíos en el diseño del mercado. Primero, las personas que realmente poseen información relevante deben estar dispuestas a participar. Si los participantes están desinformados, la señal de precios no dice nada; a la inversa, solo haciendo participar a personas con diversos tipos de información, las estimaciones del mercado de predicción no se distorsionarán.

Ya en 2016 señalé que los mercados de predicción podrían haber subestimado la probabilidad del Brexit y de la primera victoria de Trump, porque los participantes de entonces no entendían suficientemente el auge del populismo.

Otro problema es si alguien posee información "perfecta", como saber el resultado real de antemano, lo cual también es problemático, especialmente si también puede influir en el curso del evento.

Imagina: ¿qué pasaría si un iniciado del cónclave papal fuera a apostar en un mercado de predicción sobre "el próximo Papa", comerciando antes de que se anuncie oficialmente la elección de León, o incluso intentando influir en la elección para que gane su candidato elegido?

Precisamente por esto, una vez que los participantes potenciales anticipan que habrá iniciados comerciando, la opción racional es mantenerse alejados, y el mercado colapsa.

Finalmente, también podría haber personas que distorsionen deliberadamente los precios del mercado de predicción para influir en la percepción pública de la probabilidad de un resultado, convirtiéndolo de una herramienta para "agregar creencias" en una herramienta para "manipular creencias".

Por ejemplo, el equipo de relaciones públicas de un candidato que quiera hacer creer al mundo que su victoria es segura podría destinar parte del presupuesto de campaña a manipular el mercado relevante.

Sin embargo, en este punto, los mercados de predicción tienen cierta capacidad de autocorrección: una vez que la probabilidad de un contrato se empuja a una altura irrazonable, siempre habrá alguien dispuesto a estar en el otro lado de la operación.

Todo esto sugiere que los mercados de predicción necesitan lograr una mayor transparencia y claridad en la gestión de la participación, el diseño de contratos y las operaciones. Pero siempre que los diseñadores puedan resolver estos problemas, los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en una de las herramientas centrales para prever nuestro futuro.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué son los mercados de predicción y cuál es su propósito principal según el artículo?

ALos mercados de predicción son mercados que permiten a las personas comerciar activos vinculados a resultados de eventos futuros específicos. Su propósito principal es aprovechar la capacidad agregadora de información de los mercados para predecir la probabilidad de que ocurra un evento, convirtiendo las creencias de los participantes en una señal de precio que refleja la evaluación colectiva.

Q¿Qué ventajas clave tienen los mercados de predicción sobre otros métodos como las encuestas de opinión?

ALos mercados de predicción ofrecen varias ventajas clave: 1) Proporcionan directamente una estimación de probabilidad, no solo una proporción de opiniones. 2) Se actualizan en tiempo real con nueva información y participantes. 3) Tienen incentivos incorporados, ya que los participantes arriesgan dinero real, lo que fomenta que aporten información precisa y hagan investigaciones serias.

Q¿Cuál es un ejemplo histórico temprano de mercados de predicción mencionado en el artículo?

AEl artículo menciona que prácticas similares a los mercados de predicción existían ya en el siglo XVI en Europa, donde se utilizaban para predecir quién sería el próximo Papa.

QSegún el autor, ¿qué problemas o desafíos deben superarse para que los mercados de predicción alcancen su potencial?

ALos principales desafíos son de dos tipos: 1) Problemas de infraestructura, como verificar cuándo ocurre un evento, garantizar transparencia y manejar la liquidación de contratos a gran escala. 2) Desafíos de diseño de mercado, como asegurar la participación de personas bien informadas, evitar que actores con información interna perfecta manipulen el mercado y prevenir intentos de distorsionar los precios para influir en la percepción pública.

Q¿Cómo explica el artículo el mecanismo básico de funcionamiento de un mercado de predicción con un ejemplo?

AEl artículo explica que se crea un activo (por ejemplo, un contrato) que paga una cantidad fija (como 1 dólar) si ocurre un evento específico. La gente comercia este activo. Si el precio de mercado es de 0.50 dólares, eso indica una probabilidad del 50%. Si un comerciante cree que la probabilidad real es mayor (por ejemplo, 67%), comprará el contrato, esperando una ganancia si acierta. Este acto de compra empuja el precio (y la probabilidad percibida) hacia arriba. Del mismo modo, vender o apostar en contra bajará el precio, ajustando continuamente la estimación de probabilidad del mercado.

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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

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