¿Podrían los mercados de predicción ofrecer mejores probabilidades sobre quién ganará las elecciones en Estados Unidos?

En un momento dado, ya no queda claro cuántas notificaciones te piden que hagas clic en ellas en tu teléfono. Cuando te despiertas, tu cerebro aturdido intenta recordar lo que tuiteaste mientras te quedabas dormido anoche. ¿Qué dijiste para merecer este efímero momento de atención y gloria? El año pasado, experimenté un momento así.

Trabajo para Manifold , una plataforma de predicción de mercados que alberga preguntas como "¿Se verá obligado TikTok a vender?" o "¿Cuándo se lanzará GPT-5?". Los usuarios luego apuestan a estas preguntas para ganar dinero ficticio y ascender en las tablas de clasificación. Esto fija el precio del mercado y crea probabilidades precisas sobre el futuro.

Una noche, mientras navegaba por Manifold en busca de contenido para compartir en nuestras redes sociales, me topé con un mercado que predecía el descubrimiento de superconductores a temperatura ambiente. Daba un 17% de posibilidades de que se reprodujera un estudio publicado recientemente que afirmaba la creación de dicho superconductor. Antes de compartirlo, busqué otros artículos de noticias y tuits relacionados con los que interactuar. Para mi sorpresa, no encontré… nada. Habíamos llegado antes que la noticia.

Durante la semana siguiente, nuestro mercado fue ampliamente compartido y recibió millones de visitas. Pero algo interesante estaba sucediendo: muchos usuarios se registraban y regresaban cada mañana para verificar las probabilidades, pero la mayoría tenía poco interés en operar. En X, Paul Graham escribió : “Un par de veces al día reviso el mercado de predicciones en LK-99. Se ha duplicado desde su mínimo del 29 de julio. Todavía solo el 24%, pero está subiendo, no bajando”.

Esto reveló dos conclusiones cruciales. En primer lugar, nos habíamos centrado demasiado en demostrar la precisión de los mercados de predicción cuando la gente se sentía atraída por ellos por los datos rápidos y agregados que proporcionaban. En segundo lugar, nos dimos cuenta de que la mayoría de los usuarios estaban menos interesados en el comercio y más comprometidos como espectadores, que simplemente querían observar las tendencias del mercado. Esto requirió un cambio fundamental en el diseño de nuestros productos y en nuestras estrategias de marketing.

De los experimentos académicos al producto de consumo

Los mercados de predicción se han limitado tradicionalmente a experimentos académicos y aplicaciones de nicho, y a menudo se los ha dejado de lado por considerarlos especulativos o poco prácticos. Sin embargo, nuestro recorrido con Manifold ha revelado un potencial sin explotar en este espacio si se logra acertar con el ajuste entre producto y mercado. En los últimos años, varias empresas emergentes han adoptado diferentes enfoques para hacer que los mercados de predicción sean más accesibles, valiosos y populares.

Polymarket es la plataforma líder de criptomonedas y ofrece mercados de dinero real sobre temas que otras plataformas, especialmente las de EE. UU., no pueden abordar, como las elecciones políticas. Esta estrategia ha atraído inversiones recientes de $70 millones de grandes nombres como Peter Thiel y Vitalik Buterin, y Nate Silver incluso se incorporó como asesor . Con el ciclo electoral calentándose, su volumen de operaciones aumentó a más de $100 millones por mes . Incluso Trump mostró interés y compartió regularmente sus probabilidades en sus redes sociales, tal vez porque las probabilidades de Polymarket lo favorecían más que las encuestas.

Por otro lado, Kalshi está apostando a largo plazo, centrándose en el cumplimiento normativo y en atraer a las instituciones. A diferencia de Polymarket, Kalshi permite a los clientes estadounidenses y ha pasado por el riguroso proceso de obtención de la aprobación de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) operar mercados de apuestas legales sobre indicadores y eventos económicos específicos. Este enfoque se alinea con su objetivo de convertirse en la plataforma de referencia para las instituciones financieras tradicionales. Pero Kalshi no se detiene allí: está presionando activamente e incluso demandando a la CFTC para ampliar sus ofertas para incluir mercados más populares, como las elecciones. Su reciente asociación con SIG como creador de mercado para proporcionar liquidez es un gran paso para convertir a Kalshi en una plataforma confiable y que cumple con las normas para los comerciantes e inversores a gran escala.

Mientras tanto, Manifold está tomando un camino diferente al enfocarse en la accesibilidad y la participación del usuario. Al optar por un modelo de dinero ficticio, Manifold evita los dolores de cabeza regulatorios que vienen con las plataformas de dinero real. Somos el único sitio donde los usuarios pueden crear sus propios mercados, lo que nos permite escalar la gama de preguntas que se hacen en comparación con otras plataformas. Este modelo de contenido generado por el usuario garantiza que Manifold sea siempre el más rápido en responder a las noticias de último momento y las preguntas que vienen con ellas. Si bien nuestros mercados actualmente operan con dinero ficticio, estamos planeando introducir un modelo de sorteos que permitirá a los usuarios ganar dinero real en ciertos mercados. Debido a la gamificación y la reputación en juego, los usuarios aún están incentivados a operar con precisión, lo que permite que nuestros mercados sean tan buenos como nuestros competidores.

Como demuestran estas tres plataformas (Polymarket, Kalshi y Manifold), el camino hacia la adecuación producto-mercado en los mercados de predicción no es un camino único para todos. Dicho esto, las tres plataformas han tenido que superar algunos desafíos comunes que acompañan a los mercados de predicción.

Identificar los desafíos con la comercialización de su producto

Todo producto nuevo se enfrenta al reto de superar el escepticismo inicial, especialmente cuando se trata de algo desconocido. Por ejemplo, la mayoría de las personas no tienen ninguna connotación con los términos "mercado de predicciones" o "plataforma de pronóstico". Esto presenta una oportunidad poco común para crear su primera impresión, pero conlleva el riesgo de que lo comparen con una plataforma de juegos de azar con una connotación negativa.

Esto hace que sea difícil compartir los mercados de predicciones. Numerosos usuarios que intentaron compartir enlaces sin enmarcarlos adecuadamente recibieron una avalancha de votos negativos en Reddit. Pero esto no es culpa de quienes los comparten, sino del producto en sí y de lo que comunica sobre sí mismo cuando se lo ve a primera vista.

La gente tiene la intuición de que una idea o un producto solo puede crecer en la medida en que la gente esté dispuesta a compartirlo. Yo diría que ese no es el obstáculo. Hay que mirar un paso más allá. El crecimiento de un producto está limitado por la facilidad con la que se puede compartir. Se puede tener una secta de seguidores obsesionados con una idea y bombardeando a cualquiera que se atreva a escucharla. Sin embargo, si es demasiado compleja y no se puede presentar de una manera que resulte comprensible, no va a crecer. E incluso si se puede transmitir una imagen precisa de lo que es un mercado de predicciones, puede que a alguien no le resulte obvio el valor que le aporta.

Afortunadamente, los mercados de predicciones están ahora en una posición en la que suficientes personas y medios de comunicación creíbles los entienden y están dispuestos a aprovechar su reputación para compartirlos. Presentarlos como una forma de "seguir las probabilidades de algo que te importa" en lugar de "jugar a este juego/ganar dinero apostando sobre algo que te importa" también ha ayudado mucho.

Limitar el enfoque en la adecuación producto-mercado

A medida que desarrollábamos nuestro producto, nos vimos constantemente empujados en diferentes direcciones, sacrificando a menudo casos de uso clave. Al principio, optimizamos en exceso para los traders, creyendo que la adecuación producto-mercado (PMF) dependía de enseñar a la mayor cantidad posible de personas a operar y hacer que fuera divertido para ellos. Sin embargo, este enfoque limitado pasó por alto un segmento significativo de usuarios que estaban más interesados en la información que proporcionaban los mercados de predicción que en el trading en sí.

Los rumores sobre los superconductores y el ciclo electoral en curso son buenos ejemplos de ello. A muchos usuarios les interesaban las probabilidades, pero tenían poco interés en hacer trading. Además, no necesitaban que los mercados fueran perfectamente precisos; solo querían una estimación rápida de cómo los acontecimientos, como la posible salida de Biden, podrían afectar a la contienda. La velocidad y la comodidad de los mercados de predicción llenaron este vacío mucho mejor que las encuestas lentas.

Al hacer el cambio y centrarnos en destacar nuestra velocidad y legibilidad, se hace más difícil para los usuarios potenciales escépticos descartarnos. Antes, podían optar por creer que no teníamos pruebas suficientes de precisión y, por lo tanto, no valíamos la pena. O que la única razón para interactuar con los mercados de predicción era si eras un jugador, lo que tenía sentido ya que nuestro marketing y nuestro texto se centraban únicamente en impulsar a las personas a realizar transacciones. Sin embargo, es mucho más difícil negar que los mercados de predicción crean los datos agregados más rápidos y fáciles de leer.

Los datos de Manifold siguen sugiriendo que los mercados de predicción son increíblemente precisos y que seguimos preocupándonos por nuestros operadores. Sin embargo, al centrarnos en el valor que ofrecemos en otras áreas, no dependemos tanto de ganar el debate sobre la precisión o de intentar convencer a todo el mundo para que disfrute del trading.

¿Qué sigue para los mercados de predicción?

Estamos entrando en tiempos apasionantes para los mercados de predicción. Este ciclo electoral será su primera prueba con un volumen significativo y la atención de los medios de comunicación para ver cómo se comportan en comparación con los métodos de predicción más tradicionales. Será aún más emocionante ver cómo muchos medios de comunicación y personas comienzan a incluir los mercados de predicción como un punto de referencia para formar sus propias opiniones.

También estamos descubriendo continuamente más ventajas que tienen los mercados de predicción que se alinean con lo que les importa a los usuarios. Por ejemplo, los sitios de noticias optimizan en gran medida la información de las últimas noticias lo antes posible. Cuando Biden se retiró , Manifold envió un correo electrónico 20 minutos antes que los medios de comunicación como el NYT para alertar a nuestros usuarios.

Por último, quedan dudas sobre la longevidad de los mercados de predicción en Estados Unidos, especialmente mientras la CFTC continúa su batalla legal con Kalshi. El desenlace de esta situación podría tener implicaciones importantes para el futuro de la industria.