El Super Bowl y el auge de los mercados de predicciones

Durante el último año, los mercados de predicción en Estados Unidos generaron al menos 27,900 millones de dólares en volumen de operaciones, rastreando desde eventos deportivos y decisiones de política económica hasta lanzamientos de nuevos productos. Sin embargo, su verdadera naturaleza ha sido debatida. ¿Se centran en el trading? ¿En las apuestas? ¿Sirven como periodismo colaborativo o como herramientas de replicación científica? ¿Y es óptimo tener mercados en todo?

Como economista con amplia experiencia en el estudio de los mercados y los mecanismos de incentivos, mi respuesta parte de una premisa simple: los mercados de predicción son mercados, y los mercados son una herramienta fundamental para asignar recursos y recopilar información. Aprovechan este poder introduciendo un activo específico para cada evento que genera beneficios si se produce un resultado determinado, lo que permite a las personas realizar operaciones basándose en sus propias creencias sobre lo que ocurrirá.

Desde la perspectiva del diseño de mercado, esto es mejor que simplemente seguir a un solo comentarista deportivo, o incluso la línea de Las Vegas. Una casa de apuestas tradicional no intenta predecir quién ganará, sino equilibrar la acción ajustando las cuotas para atraer apuestas al equipo con menos dinero en un momento dado. Las Vegas busca que la gente esté dispuesta a apostar a probabilidades improbables, mientras que un mercado de predicciones permite a la gente operar basándose en sus verdaderas creencias.

Los mercados de predicción también facilitan la extracción de señales del ruido. Si se desea estimar la probabilidad de nuevos aranceles, se podría intentar inferir creencias sobre la respuesta indirectamente a partir del precio de los futuros de la soja, cuyo valor refleja muchas fuerzas a la vez. Pero es mucho más directo plantear la pregunta a través de un mercado de predicción.

Las variaciones de esta idea se remontan al menos a la Europa del siglo XVI, donde se hacían apuestas sobre ¿Quién sería el próximo papa? Los mercados de predicción contemporáneos tienen sus raíces en la economía moderna, la estadística, el diseño de mecanismos y la informática. Charles R. Plott, de Caltech, y Shyam Sunder, de la Universidad de Yale, introdujeron marcos académicos formales para ellos en la década de 1980, y la primera instancia «moderna», los Mercados Electrónicos de Iowa, se lanzó poco después.

La mecánica es la siguiente. Un mercado de predicciones para «¿Pasará Sam Darnold, el mariscal de campo de los Seahawks, desde dentro de la yarda uno?» se centraría en un contrato que paga, por ejemplo, $1 por unidad si se produce dicho pase. Con la gente intercambiando el activo, el precio de mercado puede interpretarse como una probabilidad: una estimación de la opinión general de los inversores sobre el resultado. Un precio de mercado por unidad de $0.50 implica una probabilidad de 50/50.

Comprarás si crees que hay más del 50 por ciento de probabilidad (digamos, un 67 por ciento) de que Darnold se avenga a comprar, y si lo hace, recibirás $0.67 brutos por un precio de $0.50. Mientras tanto, tu compra impulsará al alza el precio de mercado y la estimación de probabilidad asociada, lo que refleja la idea de que alguien pensó que el mercado estaba subestimando la probabilidad. (Y, por supuesto, lo contrario es cierto si alguien piensa que el mercado está sobreestimando la probabilidad).

Cuando funcionan los mercados de predicción, bueno, pueden tener ventajas significativas en comparación con otros métodos de pronóstico. Las encuestas y sondeos simplemente proporcionan una cuota de opinión. Para convertirla en una estimación de probabilidad, se debe razonar estadísticamente sobre cómo la cuota medida se relaciona con la población general. Las encuestas también suelen reflejar solo una instantánea en el tiempo, mientras que los mercados de predicción se actualizan a medida que llegan nuevos participantes o información.

Fundamentalmente, los mercados de predicción están incentivados. Compradores y vendedores se juegan la vida. Deben analizar cuidadosamente la información que poseen, arriesgando su capital en los temas en los que creen estar mejor informados. Y la oportunidad de aprovechar la información y la experiencia en los mercados de predicción puede incentivar a las personas a aprender más sobre un tema.

Finalmente, los mercados de predicción tienen una gran ventaja en la amplitud de su cobertura. Si bien alguien con conocimiento sobre los eventos que pueden afectar la demanda de petróleo puede posicionarse a corto o largo plazo, existen muchos resultados que podríamos querer predecir que no están bien respaldados por las materias primas o la renta variable a gran escala. Por ejemplo, recientemente han surgido mercados de predicción para intentar agregar estimaciones sobre cuándo se resolverán problemas matemáticos específicos, lo cual es importante para el progreso científico (y un punto de referencia para la IA).

Aun así, aún queda mucho por hacer para que los mercados de predicción cumplan su promesa. Siempre habrá preguntas importantes sobre la infraestructura del mercado, como cómo validar y alcanzar un consenso sobre la ocurrencia de un evento determinado, y cómo garantizar la transparencia y la auditoría de las operaciones del mercado.

También existen desafíos en el diseño del mercado. Por ejemplo, los participantes con información relevante deben asistir. Si todos están desinformados, la señal de precios del mercado nos dice poco. De igual manera, quienes poseen información relevante de todo tipo deben decidir participar; de lo contrario, la estimación del mercado de predicciones estará sesgada (como posiblemente ocurrió antes del referéndum del Brexit en el Reino Unido).

Pero si aparece alguien con información precisa —por ejemplo, el coordinador ofensivo de los Seahawks sabrá si Darnold lanzará desde la yarda uno— eso también puede ser un problema, especialmente si esa persona puede influir en el resultado. Si los posibles participantes creen que habrá personas con información privilegiada operando en el mercado, podrían optar racionalmente por mantenerse alejados, lo que provocaría un desplome del mercado.

Finalmente, también existe la posibilidad de que se intente convertir los mercados de predicción, de herramientas para agregar creencias, en herramientas para manipularlas. Si el equipo de comunicación de un candidato quiere que el mundo piense que ganará unas elecciones, podría usar parte de sus fondos para intentar influir en los mercados de predicción. Dicho esto, los mercados de predicción se autocorrigen en cierta medida en este sentido, ya que siempre se puede aceptar la otra parte de un contrato que eleva la estimación de probabilidad más allá de lo creíble.

Dados los riesgos, las plataformas de predicción del mercado deben trabajar para garantizar una mayor transparencia y claridad en la gestión de la participación, el diseño de contratos y las operaciones. Si logran resolver estos problemas, podemos predecir que seguirán desempeñando un papel cada vez más importante en el futuro de la predicción.

El autor es profesor de Gestión Empresarial en la Escuela de Negocios de Harvard y en el Departamento de Economía de Harvard, además de socio investigador de “a16z crypto”, empresa inversora en diversas plataformas en línea, incluyendo plataformas de predicción de mercados. También asesora a empresas sobre el diseño de mercados e incentivos.

Derechos de autor: Project Syndicate, 2026.
www.project-syndicate.org