Los mercados de predicción están empezando a ir más allá de sus orígenes como plataformas de apuestas especulativas para convertirse en infraestructura central para información y trading automatizado, según Gianluca P., fundador de la plataforma de mercados de predicción Predik.
En lugar de competir en novedad o expansión regional, las plataformas más recientes se centran cada vez más en el diseño de liquidez, la estandarización y la participación impulsada por máquinas.
Gianluca sostuvo que el crecimiento inicial de los mercados de predicción cripto nativos estuvo impulsado en gran medida por la accesibilidad.
La incorporación basada en monederos eliminó muchas de las barreras presentes en las plataformas tradicionales de apuestas o financieras, permitiendo a los usuarios participar de inmediato sin largos procesos de aprobación.
Esa facilidad de acceso, dijo, explica por qué los modelos basados en cripto escalaron globalmente más rápido que las alternativas reguladas, incluso mientras plataformas como Kalshi seguían un enfoque de cumplimiento primero.
“Polymarket demostró que, si vas cripto primero, puedes acceder a casi todo el planeta”, dijo Gianluca, señalando el acceso vía monedero como una ventaja estructural frente a las plataformas restringidas por identidad.
La fragmentación de liquidez sigue siendo la principal limitación
A pesar del creciente interés, Gianluca identificó la fragmentación de liquidez como la debilidad estructural más persistente del sector.
Las principales plataformas operan con pools de capital aislados, lo que limita la eficiencia en el descubrimiento de precios e impide que los mercados converjan en una señal de probabilidad única y fiable.
Señaló que, aunque la regulación suele dominar el debate público, el diseño de liquidez importa más en la práctica. Sin profundidad suficiente y participación recurrente, incluso los mercados bien diseñados luchan por mantener relevancia fuera de grandes eventos como elecciones o resultados políticos destacados.
Los agentes de IA pueden redefinir la participación en los mercados
El cambio más orientado al futuro, sugirió Gianluca, vendrá de la automatización más que del crecimiento minorista.
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Espera que los agentes de IA se conviertan en participantes cada vez más activos en los mercados de predicción, ejecutando operaciones, arbitrando discrepancias de precios y proporcionando liquidez continua entre plataformas.
“Si permites que los agentes interactúen directamente con los mercados a través de APIs, desbloqueas una escala de volumen completamente distinta”, dijo.
Esta transición cambiaría el papel de los mercados de predicción de ser productos orientados al consumidor a capas de probabilidad programables que otros sistemas pueden consumir, de forma similar a los oráculos de precios o señales de riesgo en las finanzas tradicionales.
Los estándares y la resolución determinarán la confianza a largo plazo
A medida que los mercados escalen y aumente la automatización, la ambigüedad en las preguntas de mercado y en los criterios de resolución se vuelve más difícil de tolerar.
Gianluca enfatizó que los resultados mal definidos socavan la confianza, especialmente cuando surgen disputas sobre las liquidaciones.
Reglas de resolución claras, estándares de tiempo coherentes y mecanismos de disputa transparentes, sostuvo, serán necesarios para que los mercados de predicción maduren como herramientas de pronóstico creíbles en lugar de simples lugares de trading episódico.
Sin esa base, un mayor volumen corre el riesgo de amplificar las disputas rather than improving accuracy.
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