Lista de reproducción
- No hay más artículos para escuchar
A principios de diciembre, la revista Time nombró a los «Arquitectos de la IA» Persona del Año 2025. Los preparativos para este anuncio siempre han generado mucha especulación, pero este año se apostaron millones de dólares: se apostaron 55 millones de dólares en el sitio web de apuestas Polymarket y 19 millones en Kalshi, una plataforma rival.
Pero aunque las plataformas permitían a los usuarios apostar por “Elon Musk”, “Jensen Huang” e incluso “IA” como Persona del Año de Time, nadie anticipó la redacción exacta de la revista. El anuncio desató un furor. ¿Qué apuestas, si las hubiera, serían premiadas? La respuesta ilustra una lección importante sobre el funcionamiento de los mercados de predicciones.
En los últimos años, los mercados de predicciones en línea han florecido, impulsados por la flexibilidad regulatoria en Estados Unidos. En plataformas como Polymarket y Kalshi, los usuarios apuestan a los resultados de eventos políticos, sociales y económicos específicos. Los «contratos de eventos» resultantes varían considerablemente en cuanto a la especificidad de las condiciones bajo las cuales una apuesta se considera ganadora.
Estos mercados han cobrado relevancia gracias a la promesa de un mayor descubrimiento y suministro de información. Si los actores motivados están dispuestos a apostar por resultados futuros dentro de un mercado con suficiente liquidez, se argumenta, el tamaño de esas apuestas debería reflejar las probabilidades de un resultado particular. Pero ¿qué ocurre cuando el resultado en sí mismo es incierto?
No debería sorprender que las apuestas en estas plataformas a veces sean controvertidas. Muchos, si no la mayoría, de los eventos en los que se apuesta son «hechos sociales»: surgen de la acción social y están sujetos a múltiples interpretaciones. Incluso los contratos que especifican las condiciones de pago con gran detalle pueden verse obstaculizados por el resultado real.
La Persona del Año 2025 de Time es un buen ejemplo. Quienes apostaron por líderes de la industria como Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, afirmaron haber ganado, al igual que quienes apostaron por la propia IA. Tanto Kalshi como Polymarket determinaron que este último no ganó, pero discreparon sobre si el primero lo hizo. En consecuencia, si se apostó por el nombramiento de Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, en Kalshi, se ganó; pero se perdió si se apostó lo mismo por Polymarket.
Al llegar a conclusiones diametralmente opuestas, estas plataformas destacaron el papel de la interpretación humana en la resolución de contratos de eventos, incluso en mercados digitales cada vez más automatizados. Esto recuerda a «la paradoja de la última milla de la automatización», la frase que la antropóloga Mary L. Gray y el científico social computacional Siddharth Suri acuñaron en 2019 para referirse a los nuevos problemas creados por los avances en el aprendizaje automático, muchos de los cuales solo la mano de obra humana puede resolver. A pesar de las afirmaciones sobre el descubrimiento automatizado de información, las plataformas de predicción siguen dependiendo del juicio humano para estructurar sus mercados.
Hasta ahora, Polymarket y Kalshi han abordado la necesidad de interpretación contractual de forma diferente. Para resolver apuestas controvertidas, Polymarket utiliza un sistema de votación basado en blockchain, donde los titulares de tokens de Acceso Universal al Mercado determinan el resultado. Por el contrario, Kalshi no cuenta con un sistema formal de resolución de disputas. Promociona su «enfoque imparcial» para determinar los resultados del mercado de acuerdo con los términos y condiciones del contrato del evento, lo que implica un «cumplimiento meticuloso» de un conjunto no especificado de «reglas específicas».
La disputa sobre qué apuestas a la Persona del Año 2025 de Time deberían pagar es representativa de un fenómeno más general: los contratos de eventos son un tipo de contrato derivado, similar en algunos aspectos a los derivados de crédito, que ofrecen una compensación en caso de incumplimiento u otro evento crediticio. Los derivados de crédito suelen incluir especificaciones extensas, pero aun así se enfrentan a circunstancias inesperadas que no están contempladas en los términos contractuales.
Por ejemplo, cuando Grecia introdujo retroactivamente cláusulas de acción colectiva en sus contratos de deuda soberana en 2012, los tenedores de swaps de incumplimiento crediticio vinculados a bonos griegos argumentaron que se había producido un evento crediticio. Un «comité de determinaciones» bajo los auspicios de la Asociación Internacional de Swaps y Derivados llegó a la misma conclusión, lo que desencadenó un flujo de pagos. La existencia de dichos comités, compuestos por representantes de los bancos compradores y vendedores, constituye un reconocimiento tácito del papel irreductible que desempeña el juicio humano en los mercados de derivados de crédito.
Los mercados de predicción en línea se han presentado a los reguladores y al público como «máquinas de la verdad por excelencia», en palabras de Tarek Mansour, cofundador de Kalshi. Según sus impulsores, su valor reside en recopilar y depurar información públicamente disponible, a través del mecanismo de precios, para generar predicciones creíbles. Y, al igual que los mercados de derivados de crédito, permanecen envueltos en una densa niebla de complejidad técnica y automatización que oculta su dependencia de la interpretación humana.
Pero la subjetividad es fundamental para resolver los contratos de eventos. Una “máquina de la verdad” que la prescinda es una promesa vacía. En este sentido, los mercados de predicción no se diferencian de ningún otro.
El autor es profesora adjunta de Ciencias Políticas en la Universidad de California, Irvine.
Derechos de autor: Project Syndicate, 2026.
www.project-syndicate.org
