Escrito por Scott Duke Kominers, socio de investigación de a16z crypto
Compilado por: Chopper, Foresight News
Los mercados predictivos permiten a los usuarios operar sobre los resultados de diversos eventos. Estas plataformas comenzaron a implementarse a gran escala en Estados Unidos el año pasado, y actualmente rastrean eventos que abarcan desde geopolítica hasta ganadores de premios de entretenimiento. Pero, ¿qué son exactamente los mercados predictivos?
Como investigador económico que ha estudiado durante mucho tiempo los mecanismos del mercado y los sistemas de incentivos, mi respuesta es sencilla: los mercados predictivos son, en esencia, mercados ordinarios. El mercado es la herramienta fundamental para asignar recursos, permitiendo que bienes y servicios lleguen a quienes más los necesitan. En este proceso, el mercado también posee la capacidad de aglutinar información: el proceso de equilibrio entre oferta y demanda integra toda la información disponible entre los participantes y la convierte en señales como los precios.
Las plataformas de mercados predictivos y sus productos relacionados aprovechan directamente esta capacidad de agregación de información para predecir la evolución de eventos específicos en el futuro. La plataforma lanza activos relacionados con eventos concretos; si el resultado previsto se materializa, los titulares obtienen beneficios, y los usuarios negocian estos activos basándose en su juicio sobre la probabilidad de que ocurra el evento. Durante mucho tiempo, muchas empresas han utilizado mercados predictivos para extraer información implícita de sus empleados y evaluar si productos clave podrán lanzarse según lo planeado. Los investigadores también emplean esta herramienta para evaluar la reproducibilidad de los resultados experimentales. Hoy en día, numerosas organizaciones mediáticas colaboran con mercados predictivos para complementar sus reportajes de campo y cobertura tradicional con la sabiduría colectiva, enriqueciendo así las dimensiones de sus contenidos.
Los mercados predictivos reúnen los juicios individuales de todos los participantes sobre el futuro y los integran para formar un mercado de negociación, con el fin de calcular la probabilidad de ocurrencia de diversos eventos. Los usuarios apuestan por los resultados de estos eventos, siguiendo la misma lógica que al predecir el precio de las acciones de una empresa en la bolsa o al operar con el precio del petróleo en los mercados de materias primas. La diferencia es que el precio de activos como el petróleo está influenciado por múltiples factores complejos, mientras que los activos subyacentes en los mercados predictivos solo generan rendimientos si ocurre el evento especificado.
Cuando sube el precio del petróleo, podemos determinar que la demanda actual supera la oferta, pero no necesariamente conocemos la causa subyacente: ¿es porque el mercado teme una escalada en la situación del Medio Oriente, o porque el petróleo ha encontrado nuevas aplicaciones? Los mercados predictivos pueden crear instrumentos de negociación separados para cada posibilidad individual, permitiendo una predicción precisa y desglosada. Por ejemplo, si se establece un mercado para “¿se mantendrá la navegación normal en el Estrecho de Ormuz en una fecha específica?”, las reglas del contrato podrían establecerse así: si el evento ocurre, cada contrato se paga en 1 dólar. A medida que los usuarios compran y venden continuamente, el precio del mercado se convierte en una brújula de probabilidad, reflejando el juicio colectivo de todos los operadores sobre la posibilidad de que ocurra el evento.
Su lógica de funcionamiento es la siguiente: supongamos que el precio actual de cada contrato es de 0.5 dólares, lo que indica que el mercado considera que la probabilidad de que ocurra el evento es del 50%. Si tú crees que la probabilidad de que se active la navegación es superior al 50%, por ejemplo, del 67%, puedes comprar dicho contrato. Si tu evaluación es correcta, el contrato que compraste a 0.5 dólares generará un rendimiento final de 0.67 dólares. Esta operación de compra aumentará el precio de mercado y la probabilidad estimada, lo que indica que algunos operadores consideran que el mercado subestimó previamente la posibilidad de que ocurriera el evento. Por el contrario, si alguien considera que el precio actual está demasiado alto, venderá o venderá en corto el contrato a un precio más bajo, reduciendo así la valoración de probabilidad ofrecida por el mercado.
En comparación con otros métodos de predicción, los mercados predictivos bien funcionales ofrecen ventajas significativas. En primer lugar, pueden generar directamente resultados de probabilidad cuantificables, lo cual es un punto clave. Las encuestas y cuestionarios solo pueden medir la proporción de opiniones; para derivar la probabilidad de un evento, se requiere además aplicar métodos estadísticos y analizar la relación entre los datos de la muestra y la población general. Además, los resultados de las encuestas suelen ser datos estáticos en un momento específico, mientras que los mercados predictivos actualizan continuamente sus juicios en tiempo real con la entrada de nuevos participantes y la aparición de nueva información.
Más importante aún, los mercados predictivos cuentan con mecanismos de incentivos y restricciones inherentes. Tanto compradores como vendedores invierten dinero real, y cualquier error en su juicio conlleva pérdidas. Esto obliga a los participantes a analizar cuidadosamente la información que poseen y priorizar la participación en áreas donde tienen mayor familiaridad y ventaja informativa. A su vez, el deseo de obtener ganancias mediante información y capacidad profesional impulsa a las personas a realizar investigaciones activas y profundizar en los indicios relacionados con los eventos. Un ejemplo conocido es que, antes de las elecciones estadounidenses de 2024, algunos participantes en mercados predictivos realizaron encuestas no convencionales para obtener información que las instituciones de encuestas tradicionales no podían acceder.
Finalmente, el alcance de los mercados predictivos es extremadamente amplio. Teóricamente, los operadores con conocimiento del sector petrolero pueden expresar sus juicios comprando o vendiendo en corto contratos de petróleo, pero en la práctica, existen numerosos resultados de eventos que no pueden preverse mediante los mercados principales de materias primas o acciones; estos escenarios son ideales para que los mercados predictivos desempeñen su función. Por ejemplo, recientemente muchos mercados predictivos han comenzado a lanzar activos relacionados para evaluar de forma integral el rendimiento de diversos modelos de inteligencia artificial en diferentes tareas. Estas tendencias en nichos específicos son difíciles de reflejar en los mercados tradicionales de materias primas. Cualquiera puede crear y financiar un mercado predictivo para responder a estas preguntas especializadas.
Los mercados de predicción no son una novedad; sus primeras formas se remontan al siglo XVI en Europa, cuando se utilizaban para predecir la elección del próximo papa. Los mercados de predicción modernos integran conocimientos de múltiples disciplinas, como la economía, la estadística, el diseño de mercados y la ciencia de la computación. En la década de 1980, Charles Plott y Siamak Shand iniciaron el marco académico formal de este mecanismo. Poco después, se lanzó oficialmente el primer mercado de predicción moderno del mundo: el Iowa Electronic Markets. Gracias a la tecnología de internet, este modelo ha podido integrar información dispersa de todo el mundo y seguir creciendo.
Sin embargo, para liberar plenamente el potencial de los mercados predictivos, aún persisten numerosos desafíos que deben resolverse. En primer lugar, en el nivel de infraestructura: cómo determinar el resultado final de un evento y alcanzar un consenso, cómo garantizar la transparencia del funcionamiento del mercado y la trazabilidad de las transacciones; y cómo implementar a gran escala mecanismos de resolución de disputas cuando surjan controversias sobre el pago de los contratos o se produzca manipulación humana.
Luego están los desafíos a nivel de diseño del mercado. En primer lugar, las personas que poseen información clave deben participar. Si todos los participantes carecen de conocimiento, las señales de precio del mercado carecen de valor de referencia. Por el contrario, si diversos actores informados se niegan a participar, los resultados predictivos se desviarán. Ya en 2016 planteé una idea: en ese año, los mercados predictivos subestimaron la probabilidad de ocurrencia del Brexit británico y de la primera elección de Trump como presidente de EE.UU., debido a que los participantes no comprendieron la tendencia del auge del populismo.
Además, si personas con información privilegiada ingresan al mercado para operar, también generan riesgos, especialmente cuando tienen la capacidad de influir en el curso de los eventos. Imagina si miembros internos de la reunión de elección del Papa apuestan anticipadamente en el mercado de predicciones sobre "el próximo Papa" y aprovechan la información privilegiada para operar con ventaja; incluso manipulan secretamente el resultado de la elección para beneficiar sus posiciones. Las consecuencias son evidentes. Si los participantes creen generalmente que existe manipulación por información privilegiada, optarán por salir del mercado, lo que finalmente llevará a su colapso.
Otro riesgo es que alguien pueda manipular intencionadamente el precio de mercado de las predicciones para influir en la percepción pública sobre la probabilidad de un evento. De esta manera, los mercados de predicciones pasarían de ser una herramienta para aggregar opiniones a convertirse en un medio para manipular la opinión pública. Por ejemplo, los equipos de campaña podrían utilizar fondos de campaña para elevar artificialmente la probabilidad de victoria de su candidato, creando una ilusión de liderazgo. Sin embargo, los mercados de predicciones poseen cierta capacidad de autocorrección: siempre que el precio se desvíe claramente de un rango razonable, habrá operadores que realicen apuestas contrarias para contrarrestar la valoración irracional.
Todos estos problemas indican que los mercados predictivos necesitan mejorar sus reglas, estableciendo estándares claros para la entrada de participantes, el diseño de contratos y la operación general. Sin embargo, si los profesionales del sector logran resolver estos desafíos uno por uno, los mercados predictivos se convertirán finalmente en una herramienta fundamental para que la humanidad prediga el futuro y maneje la incertidumbre.