Nota editorial: Los mercados de predicción están pasando de ser herramientas de negociación de nicho a entrar en un campo de información pública más amplio.
Su lógica no es compleja: diseñar un evento futuro como un contrato negociable, permitiendo que los participantes expresen sus juicios con dinero real, y luego formar una probabilidad aproximada a través del precio. En comparación con las encuestas, las predicciones de expertos o los precios de los activos tradicionales, la ventaja de los mercados de predicción radica en que pueden agregar información dispersa en tiempo real y, a través de un mecanismo de "pierdes dinero si te equivocas", incentivar la participación de quienes realmente poseen información.
Este también es el punto más destacable del artículo. El autor no glorifica los mercados de predicción como una "máquina de profecía", sino que los entiende en el contexto del propio mecanismo de mercado: el mercado no solo asigna recursos, sino que también agrega información; los mercados de predicción llevan esta capacidad de agregación de información directamente a juzgar si un evento ocurrirá o no. Desde la geopolítica y los resultados electorales, hasta el rendimiento de los modelos de IA y la reproducibilidad de experimentos científicos, muchos problemas específicos que antes eran difíciles de expresar con activos financieros tradicionales, ahora pueden transformarse en un conjunto de probabilidades negociables.
Pero la eficacia de los mercados de predicción no se da automáticamente. Depende de quién comercia, de cómo se diseña el contrato, de cómo se determina el resultado y de si el mercado es susceptible de ser manipulado por personas internas o partes interesadas. Si quienes realmente tienen información no participan, el precio puede ser solo ruido; si los insiders apuestan de antemano, el mercado pierde equidad; si un equipo político o un promotor de proyecto utiliza fondos para inflar la probabilidad de un determinado resultado, el mercado de predicción también puede pasar de ser una "herramienta de agregación de información" a una "herramienta de manipulación de la opinión pública".
Por lo tanto, el siguiente paso para los mercados de predicción no es solo expandir el volumen de operaciones, sino construir una infraestructura de mercado más confiable: reglas de participación transparentes, diseño de contratos claro, mecanismos de liquidación auditables y restricciones a los comportamientos manipuladores. Su verdadero valor tampoco radica en permitir a las personas "apostar por el futuro", sino en proporcionar una nueva señal pública de probabilidad en entornos de alta incertidumbre.
El texto original es el siguiente:
Los mercados de predicción permiten a las personas comerciar en torno a los resultados de eventos. El año pasado, este tipo de mercados comenzaron a entrar a gran escala en la conciencia pública en EE.UU., y ahora se utilizan para rastrear todo tipo de eventos, desde la geopolítica hasta los ganadores de premios de entretenimiento. Pero, ¿qué son exactamente los mercados de predicción?
Como economista que durante mucho tiempo ha estudiado los mercados y los incentivos, mi respuesta es simple: en esencia, los mercados de predicción son mercados. Los mercados son la herramienta básica para asignar recursos, asegurando que los bienes y servicios fluyan hacia quienes más los valoran. En este proceso, los mercados también agregan información: el mecanismo de despeje del mercado absorbe la información que poseen los participantes y la condensa en una señal como el precio.
Las plataformas y productos de mercados de predicción utilizan directamente esta capacidad de agregación de información para intentar predecir eventos futuros específicos. Introducen un activo vinculado a un evento concreto: si ocurre un resultado determinado, este activo realiza un pago; posteriormente, las personas comercian con este activo según su juicio sobre si el evento ocurrirá o no. Las empresas han utilizado durante mucho tiempo mercados de predicción, por ejemplo, para obtener información implícita de los empleados y predecir si un producto importante se lanzará a tiempo. La comunidad científica también ha utilizado mercados de predicción para evaluar qué experimentos tienen más probabilidades de ser replicados. Hoy, también vemos a varios medios colaborar con mercados de predicción, utilizando esta información de "sabiduría colectiva" para complementar los reportes de fuentes y periodistas tradicionales.
Los mercados de predicción intentan responder preguntas sobre la probabilidad de diferentes eventos, reuniendo directamente la información de los participantes del mercado -sus juicios personales sobre el futuro- y agregando esa información en un mercado. Las personas pueden "apostar" por estos eventos, como se apuesta por el valor futuro de una empresa en el mercado de valores o por el valor futuro del petróleo en el mercado de materias primas. Pero la diferencia de los mercados de predicción es que no se adhieren a activos como el petróleo, que están influenciados por múltiples factores, sino que introducen un activo que solo paga cuando ocurre un evento específico.
Si vemos que el precio del petróleo sube, sabemos que la demanda ha aumentado en relación con la oferta. Pero no necesariamente sabemos cuál es la razón subyacente: si es porque la gente anticipa una escalada del conflicto en Oriente Medio, o porque alguien inventó un nuevo uso para el petróleo. En cambio, los mercados de predicción pueden desglosar cada posibilidad por separado. Por ejemplo, un mercado de predicción sobre "si el Estrecho de Ormuz permanecerá abierto en una fecha y hora específicas" puede desarrollarse en torno a un contrato: si el evento ocurre, cada unidad del contrato paga 1 dólar. A medida que las personas compran y venden este activo, el precio de mercado puede entenderse como un "sensor de probabilidad": estima el juicio colectivo de los operadores sobre la probabilidad de que ocurra el evento.
Funciona así: supongamos que el precio de mercado de un resultado es de 0.50 dólares por unidad, es decir, una probabilidad del 50%. Si crees que la probabilidad de que el Estrecho de Ormuz esté abierto es superior al 50%, digamos del 67%, entonces comprarías. Si tu juicio es correcto, obtendrías un beneficio esperado de 0.67 dólares a un precio de 0.50 dólares. Tu acción de compra a su vez empujaría al alza el precio de mercado y su estimación de probabilidad correspondiente, reflejando que alguien considera que el mercado subestimaba previamente la probabilidad de que ocurra el evento. Y viceversa: si alguien piensa que el precio de mercado es demasiado alto, vendería a un precio más bajo, o haría ventas en corto, bajando así la estimación de probabilidad general del mercado.
Cuando los mercados de predicción funcionan bien, tienen ventajas significativas sobre otros métodos de predicción. En primer lugar, el mero hecho de poder dar una estimación de probabilidad es en sí mismo una capacidad poderosa. En cambio, las encuestas y cuestionarios generalmente solo pueden dar porcentajes de opinión; convertir esa proporción en una probabilidad requiere una inferencia estadística sobre la relación entre la proporción medida y la población total. Las encuestas suelen ser solo una instantánea en un momento dado, mientras que los mercados de predicción pueden actualizarse en tiempo real a medida que entran nuevos participantes y nueva información.
Lo más crucial es que los mercados de predicción tienen incentivos. Tanto compradores como vendedores tienen "interés en juego"; si su juicio es erróneo, sufrirán pérdidas. Esto incentiva a los participantes potenciales a pensar seriamente sobre qué información poseen y a invertir dinero en las preguntas donde creen tener mayor ventaja informativa. A la inversa, los mercados de predicción también dan a las personas la oportunidad de utilizar información y conocimiento especializado, incentivándolas a investigar activamente y comprender mejor los temas relevantes. Un caso famoso es que, antes de las elecciones presidenciales de EE.UU. de 2024, un participante en un mercado de predicción incluso realizó sus propias encuestas de opinión, empleando un método atípico en un intento de desenterrar información no capturada por los encuestadores tradicionales.
Finalmente, los mercados de predicción tienen otra ventaja importante: su amplio alcance. En principio, alguien que conoce eventos que podrían afectar la demanda de petróleo podría expresar su opinión mediante ventas en corto o compras a futuro de petróleo. Pero muchos de los resultados que queremos predecir no tienen grandes mercados de materias primas o acciones que los representen eficazmente. Para estos problemas, los mercados de predicción pueden ser la herramienta ideal. Por ejemplo, recientemente han surgido algunos mercados de predicción para agregar los juicios de las personas sobre qué modelos de IA tienen un mejor o peor rendimiento en diversas tareas. Este tipo de preguntas son demasiado específicas para reflejarse en los mercados tradicionales de materias primas. Cualquiera puede crear y financiar mercados de predicción para responder este tipo de preguntas de nicho.
Estas ideas no son nuevas. Han existido de alguna forma al menos desde el siglo XVI en Europa, cuando la gente usaba mecanismos similares para predecir al próximo Papa. Los mercados de predicción modernos tienen sus raíces en la economía, la estadística, el diseño de mercados y la informática. En la década de 1980, Charles Plott y Shyam Sunder propusieron los primeros marcos académicos formales. Luego, se lanzó el primer mercado de predicción moderno, el Iowa Electronic Markets. Gracias a Internet, este modelo pudo absorber información descentralizada y dispersa de todo el mundo.
Sin embargo, aún quedan muchos problemas por resolver para que los mercados de predicción alcancen realmente su potencial. Estos incluyen problemas de infraestructura, como cómo verificar y lograr consenso sobre si un evento ha ocurrido, cómo garantizar que el mercado funcione de manera transparente y auditable; y también cómo manejar la liquidación de contratos a gran escala, ya que los resultados pueden ser disputados o manipulados.
Además, existen desafíos de diseño de mercado. En primer lugar, los participantes con información relevante deben realmente ingresar al mercado. Si nadie tiene ventaja informativa, la señal de precio del mercado de predicción en realidad no nos dice nada. Por el contrario, todo tipo de personas que poseen información relevante también deben estar dispuestas a participar, de lo contrario las estimaciones del mercado de predicción estarán sesgadas. En 2016 señalé que los mercados de predicción podrían haber subestimado la probabilidad del Brexit y la primera victoria de Trump, precisamente porque las personas que participaban entonces en los mercados de predicción carecían de suficiente percepción sobre la realidad del auge del populismo.
Al mismo tiempo, si alguien con "información perfecta" entra en el mercado, por ejemplo, alguien que sabe de antemano cuál será el resultado real, esto también puede ser un problema, especialmente si esa persona puede influir en el desarrollo del evento. Imagina si alguien dentro del cónclave papal apostara en el mercado de predicción del "próximo Papa", comerciando antes de que el Papa León lo anunciara públicamente, o incluso intentara inclinar la elección papal hacia el candidato por el que apostó. Si los participantes potenciales anticipan que los insiders comerciarán en el mercado, la elección racional sería mantenerse alejado, lo que finalmente llevaría al colapso del mecanismo del mercado.
Finalmente, también existe la posibilidad de que alguien intente distorsionar los precios del mercado de predicción para influir en la percepción pública de la probabilidad de un resultado. De esta manera, el mercado de predicción pasaría de ser una herramienta para agregar creencias a una herramienta para manipular creencias. Si el equipo de comunicación de un candidato electoral quiere que el exterior crea que está ganando, podría perfectamente tomar parte de los fondos de campaña para intentar influir en el mercado de predicción relevante. Sin embargo, los mercados de predicción tienen cierta capacidad de autocorrección, porque cuando la estimación de probabilidad de un contrato se empuja a una posición claramente irracional, siempre habrá alguien que elija estar al otro lado de la operación.
Todos estos problemas apuntan a la misma necesidad: los mercados de predicción deben establecer una mayor transparencia y reglas más claras en la gestión de participantes, el diseño de contratos y la operación del mercado. Pero si los diseñadores de mercados de predicción logran resolver estos desafíos con éxito, podrían convertirse en una herramienta central para que comprendamos y naveguemos el futuro.
