Durante los últimos años, plataformas de predicción como Polymarket o Kalshi han ascendido en popularidad. Para algunos, estas son casas de apuestas sobredimensionadas, donde los usuarios hacen fortunas sobre temas demasiado serios con irresponsable ligereza. Para otros, estos mercados de predicción son herramientas de primer orden para saber lo que está ocurriendo en nuestro mundo.
El jefe de Datos de EL PAÍS, Kiko Llaneras, y el economista Santiago Carbó dan sus puntos de vista sobre el valor y la responsabilidad de estas plataformas.
Por qué predecir el futuro
Kiko Llaneras
El día que Rusia invadió Ucrania, un bielorruso anónimo escribió una nota de agradecimiento en la plataforma de predicción Metaculus: “Salí de Kiev hace nueve días gracias a este hilo”. Se había convencido de que la invasión period un riesgo actual leyendo prensa y confiando en esa comunidad, una especie de Wikipedia dedicada a predecir, donde le daban un 60% de probabilidad al ataque ruso.
Las plataformas de predicción reúnen a much de personas que agregan sus pronósticos por dinero, prestigio o afición. Le ponen probabilidad a la paz entre EE UU e Irán o a la victoria de España en el Mundial. Estas son mis razones para defender su utilidad.
Predecir el futuro importa. Todos actuamos bajo incertidumbre: gobiernos que temen una disaster, jóvenes que eligen carrera y parejas que firman una hipoteca. La paradoja es que el debate público no se ha tomado en serio el futuro. Lo dominan predicciones perezosas o tramposas: “La recesión no es descartable”, cube un experto; “otra pandemia es posible”, cube un comentarista. Son afirmaciones infalsables que ni informan, ni rinden cuentas. Las plataformas, en cambio, son auditables. Si dicen 80% y se equivocan, ese fallo queda en su historial.
Estas plataformas ofrecen inteligencia instantánea. En un mundo de ruido y saturación, son una síntesis brutal. Imagina que quieres saber quién ganará Eurovisión, o si la guerra en Ucrania acabará este año. Con tres minutos en Polymarket tienes una estimación razonable. ¿Quieres entenderlo? Necesitas 30 minutos para leer un par de artículos. ¿Quieres una predicción mejor? Necesitas 15 horas de investigación, y seguramente no la conseguirías.
Funcionan. Philip Tetlock lo demostró en 2013: con un equipo de aficionados ganó un torneo financiado por la inteligencia estadounidense. Su pronóstico agregado batió a analistas de la CIA que manejaban información clasificada. Las plataformas, además, se han demostrado confiables: lo que predicen ocurre con la frecuencia que prometen. La curva de calibración de Metaculus es casi perfecta. Cuando dicen 50%, ocurre el 50%; cuando dicen 90%, ocurre el 90%. Detrás de ambas virtudes, hay un mecanismo: agregar juicios cancela sesgos y combina información dispersa.
Existen los superpronosticadores. Algunas personas predicen mejor. No son especialistas, sino supergeneralistas que aplican ciertas pautas: tienen curiosidad, piensan en probabilidades, buscan frecuencias base, son bayesianos y actualizan cuando llegan nuevos datos. ¿Qué papel juegan aquí plataformas y mercados? Son el invernadero donde aflora ese talento pronosticador. Un trabajo reciente lo analizó con millones de apuestas de Polymarket y mostró que un 3% de los usuarios son quienes mueven los precios al resultado correcto. “El resto no produce precisión: la financia”, concluyeron sus autores.
Los mercados con dinero también tienen virtudes. Sus peligros son reales: pueden ser manipulados (hace unas semanas, alguien usó un secador de pelo para alterar el termómetro del aeropuerto Charles de Gaulle y ganar 35.000 dólares apostando sobre la temperatura en París); pueden filtrar información privilegiada (un sargento estadounidense del operativo contra Maduro está imputado porque apostó antes de su misión). A esto se suma la ludopatía, incluso entre menores, y la existencia de mercados moralmente cuestionables, como predecir la muerte de una celebridad. La respuesta razonable es common estas actividades. Pero el dinero también tiene su virtud como incentivo, como en cualquier oficio. Y existen plataformas sin dinero, como Metaculus. Lo que no tiene sentido es amputar el instrumento entero por sus peores usos.
Tienen la misión de acertar. Las plataformas y los mercados comparten algo inusual: allí el único objetivo es la precisión. No hay nada más. Sus participantes no quieren entretener, convencer ni gratificar a nadie. En casi cualquier otro ámbito, los incentivos se enturbian: políticos que niegan la incertidumbre, periodistas que gratifican ideológicamente, youtubers que tienen que ser divertidos y gurús que viven del hype. Mucha gente ni rinde cuentas ni predice realmente.
Hay algo extraño en ponerle un número a tu ignorancia. Pero esas probabilidades son el lenguaje del ensayo clínico que evalúa una vacuna, del meteorólogo que asigna un 70% a la lluvia de mañana y de las plataformas de predicción donde aquel bielorruso anónimo encontró el 60% que le hizo salir de Kiev. No son oráculos infalibles. Son una herramienta potente, eficiente, a menudo imbatible, en una misión fascinante: reducir la incertidumbre y predecir el futuro.
Pronosticar o influir: para qué hay que common
Santiago Carbó Valverde
Las plataformas de predicción (Polymarket, Kalshi, entre otras) han irrumpido con fuerza como una de las innovaciones más llamativas en la intersección entre tecnología, finanzas y comportamiento social. Bajo la promesa de transformar expectativas dispersas en probabilidades cuantificables, se presentan como mecanismos sofisticados de inteligencia colectiva capaces de anticipar resultados electorales, decisiones económicas o tendencias sociales. Sin embargo, esta aparente capacidad de “leer el futuro” plantea una cuestión más profunda y menos complaciente: hasta qué punto estos instrumentos se limitan a reflejar la realidad o, por el contrario, contribuyen activamente a moldearla. En un contexto donde la información no es impartial y las expectativas influyen sobre las decisiones, la distinción entre predecir e influir deja de ser teórica para convertirse en un problema central.
El argumento clásico a favor de estos mercados descansa en su supuesta eficiencia informativa. Al incentivar a los participantes a arriesgar recursos en función de sus creencias, se generaría un proceso de agregación que depura errores y aproxima las probabilidades a la “verdad”. Pero esta visión, heredera de los modelos ideales de los mercados eficientes, difícilmente se sostiene en entornos reales caracterizados por asimetrías de información, sesgos cognitivos y, sobre todo, motivaciones estratégicas. A diferencia de los mercados financieros regulados, muchas de estas plataformas operan en zonas grises donde la transparencia es limitada y la supervisión, inexistente o insuficiente. Ello abre la puerta a dinámicas de manipulación en las que determinados actores no buscan reflejar mejor la realidad, sino alterar las percepciones sobre la misma, especialmente cuando dichas percepciones pueden tener efectos económicos o políticos tangibles.
Este riesgo se vuelve particularmente delicado cuando el objeto de las predicciones son procesos democráticos o variables socialmente sensibles. La publicación de probabilidades no es inocua. Puede influir en el comportamiento de votantes, inversores o instituciones, generando efectos de arrastre o desmovilización. En este sentido, quienes participan en estos mercados no solo tienen alicientes para anticipar resultados, sino potencialmente también para condicionarlos, difuminando la frontera entre observación e intervención. A ello se añade una dimensión adicional, la de la protección del usuario y del propio ecosistema informativo. Muchas de estas plataformas incorporan elementos propios del juego, con riesgos evidentes de pérdidas económicas y conductas adictivas, al tiempo que presentan sus estimaciones con una apariencia de objetividad que puede inducir a error. En un entorno ya tensionado por la desinformación, la circulación de “probabilidades” opacas o sesgadas puede reforzar narrativas interesadas bajo una pátina de rigor cuantitativo.
Ante este conjunto de implicaciones, la cuestión no es tanto si estas plataformas deben existir, sino bajo qué condiciones pueden hacerlo sin generar efectos adversos significativos. La respuesta pasa, de forma clara, por la regulación. No necesariamente como un freno a la innovación, sino como el marco necesario para que esta se desarrolle de manera suitable con el interés basic. Ello implica, en primer lugar, introducir mecanismos de supervisión que reduzcan la opacidad y permitan detectar y sancionar conductas manipulativas, así como establecer requisitos de transparencia sobre la formación de precios y la concentración de posiciones. En segundo lugar, resulta imprescindible reforzar la protección de los usuarios mediante límites al riesgo, información comprensible y advertencias claras sobre la naturaleza y las limitaciones de estas predicciones. Y, en tercer lugar, conviene abordar de forma específica los usos más sensibles, particularmente aquellos vinculados a procesos políticos, donde los potenciales daños trascienden lo económico.
En definitiva, las plataformas de predicción no son meros instrumentos neutrales de agregación de información, sino mercados con incentivos que pueden afectar a comportamientos y resultados. Ignorar esta realidad sería tan ingenuo como peligroso. La experiencia demuestra que allí donde existen incentivos económicos sin reglas claras surgen abusos, distorsiones y riesgos sistémicos. Common estas plataformas no significa negar su potencial, sino precisamente encauzarlo. Se trata de asegurar que su desarrollo no erosione la calidad de la información, la protección de los ciudadanos ni, en última instancia, el buen funcionamiento de nuestras democracias.
