Por qué el mercado de predicciones sigue estando en una etapa exploratoria

Título original: Why Prediction Markets Are Still in Beta
Autor original: Nick Ruzicka
Traducción original: SpecialistXBT, BlockBeats

Los mercados de predicción están viviendo su momento de gloria. Polymarket ha acaparado titulares con su cobertura de las elecciones presidenciales, Kalshi ha abierto nuevos caminos con victorias regulatorias, y de repente, todos quieren hablar de esta “máquina de la verdad mundial”. Pero tras esta ola de entusiasmo se esconde una pregunta aún más interesante: si los mercados de predicción son tan buenos anticipando el futuro, ¿por qué no se han generalizado?

La respuesta no es glamorosa. El problema radica en la infraestructura—en EE. UU., en la regulación. (Por ejemplo, Kalshi obtuvo la aprobación de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) de EE. UU., Polymarket se estableció offshore), pero los problemas de infraestructura siguen siendo generalizados. Incluso en regiones donde los mercados de predicción son legales, persisten los mismos desafíos fundamentales.

En 2024, las plataformas dominantes han intentado resolver estos problemas a base de grandes sumas de dinero. Según el análisis de Neel Daftary, investigador de Delphi Digital, Polymarket ha invertido alrededor de 10 millones de dólares en incentivos para creadores de mercado, llegando a pagar más de 50.000 dólares diarios para mantener la liquidez de su libro de órdenes. Hoy, esos incentivos han caído a solo 0,025 dólares por cada 100 dólares negociados. Kalshi ha gastado más de 9 millones de dólares en proyectos similares. Ninguna de estas soluciones es sostenible—son solo parches sobre heridas estructurales.

Lo curioso es que los desafíos que frenan el desarrollo de los mercados de predicción no son ningún misterio. Están bien definidos, están interrelacionados y—para los emprendedores adecuados—son relativamente fáciles de resolver. Tras conversar con equipos del sector y analizar la situación, hemos identificado cinco problemas recurrentes. Pueden considerarse un marco, un conjunto de términos comunes que nos ayudan a entender por qué, a pesar de su potencial teórico, los mercados de predicción siguen en fase de pruebas.

No son solo problemas, también son una hoja de ruta.

Problema 1: La paradoja de la liquidez

El problema más fundamental es la liquidez. O, más precisamente, el dilema del huevo y la gallina que convierte la mayoría de los mercados de predicción en ciudades fantasma.

El mecanismo es sencillo. Cuando un mercado nuevo se lanza, la liquidez es baja. Los traders se enfrentan a malas ejecuciones—alto deslizamiento, impacto en el precio que hace que las operaciones no sean rentables. Se van. El bajo volumen ahuyenta a los proveedores de liquidez profesionales, que necesitan comisiones estables para compensar el riesgo. Sin proveedores de liquidez, la liquidez sigue siendo escasa. Y así, en un círculo vicioso.

Los datos lo confirman. En Polymarket y Kalshi, la mayoría de los mercados tienen un volumen inferior a 10.000 dólares. Incluso los mercados más grandes carecen de la profundidad suficiente para atraer a inversores institucionales de forma significativa. Cualquier posición grande provoca oscilaciones de precio de dos dígitos.

La raíz del problema es estructural. En los pools de liquidez típicos de criptomonedas (por ejemplo, ETH/USDC), depositas dos activos y ganas comisiones cuando los traders operan—aunque el precio se mueva en tu contra, el valor de ambos lados se conserva. En los mercados de predicción es diferente: posees contratos que, si pierden, se vuelven inútiles. No hay mecanismo de reequilibrio, ni valor residual—solo dos resultados posibles: la mitad de los activos se van a cero.

Peor aún, puedes ser “cosechado”. Cuando el mercado se acerca a la liquidación y el resultado se vuelve más claro, los traders informados saben más que tú. Te compran la parte ganadora a buen precio, mientras tú sigues valorando según probabilidades obsoletas. Este “flujo de órdenes tóxico” hace que los creadores de mercado pierdan constantemente.

En 2024, Polymarket cambió del modelo de creador de mercado automatizado (AMM) a un libro de órdenes centralizado, precisamente por esto: el libro de órdenes permite a los creadores de mercado cancelar sus cotizaciones en cuanto detectan que van a ser atrapados. Pero esto no resuelve el problema de fondo—solo da a los creadores de mercado herramientas defensivas para limitar pérdidas.

Estas plataformas sortean el problema pagando directamente a los creadores de mercado. Pero los subsidios no pueden escalar. Para los mercados estrella—elecciones presidenciales, grandes eventos deportivos, criptomonedas populares—el modelo funciona. El mercado electoral de Polymarket tiene liquidez abundante. El mercado NFL de Kalshi compite con casas de apuestas deportivas tradicionales. El verdadero reto está en todo lo demás: la multitud de mercados donde los mercados de predicción podrían ser útiles, pero el volumen no justifica millones de dólares en subsidios.

El modelo económico actual es insostenible. Los creadores de mercado no ganan con el spread, sino con los pagos de la plataforma. Incluso los proveedores de liquidez protegidos (con pérdidas limitadas al 4-5% por mercado) necesitan subvenciones del ecosistema para equilibrar cuentas. La pregunta es: ¿cómo hacer rentable la provisión de liquidez sin quemar dinero?

El modelo de éxito de Kalshi empieza a perfilarse. En abril de 2024, incorporaron al gran creador de mercado de Wall Street, Susquehanna International Group, como primer proveedor institucional. Resultado: la liquidez se multiplicó por 30, la profundidad de los contratos alcanzó 100.000 unidades y el spread cayó por debajo de 3 centavos. Pero esto requiere recursos que los creadores de mercado minoristas no pueden aportar: plataformas de trading exclusivas, infraestructura personalizada y capital institucional. La clave no es un mayor cashback, sino lograr que el primer inversor institucional que valore los mercados de predicción los vea como una clase de activo legítima. Una vez que entra una institución, las demás siguen: menor riesgo, precios de referencia, el volumen crece de forma natural.

Pero hay un problema: los creadores de mercado institucionales necesitan condiciones específicas. Para Kalshi, esto significa la aprobación de la CFTC y una regulación clara. Para las plataformas cripto-nativas y descentralizadas—las que carecen de protección regulatoria o escala masiva—este camino no es viable. Estas plataformas enfrentan otro reto: ¿cómo arrancar la liquidez sin legitimidad regulatoria ni garantías de volumen? Para todas las plataformas fuera de Kalshi y Polymarket, el problema de infraestructura sigue sin resolverse.

¿Qué están intentando los emprendedores?

Recompensas de liquidez basadas en la calidad de las órdenes, mejorando la experiencia de trading—por ejemplo, reduciendo el tiempo de ejecución, aumentando el tamaño de las cotizaciones y estrechando el spread. Es una solución pragmática, pero no resuelve el problema de fondo: estas recompensas siguen requiriendo financiación. Los tokens de protocolo ofrecen una alternativa—subvencionar a los proveedores de liquidez (LP) mediante la emisión de tokens, en lugar de usar capital de riesgo, igual que el modelo de lanzamiento de Uniswap y Compound. Aún no está claro si los tokens de mercados de predicción podrán acumular suficiente valor para sostener la emisión a largo plazo.

Incentivos cruzados basados en niveles permiten ofrecer liquidez diversificada en varios mercados, dispersando el riesgo y haciendo la participación más sostenible.

La liquidez instantánea (JIT) solo aporta fondos cuando el usuario los necesita. Bots monitorizan grandes operaciones en los pools, inyectan liquidez concentrada, cobran comisiones y retiran inmediatamente. Es eficiente en capital, pero requiere infraestructura compleja y no resuelve el problema de fondo: el riesgo sigue recayendo en terceros. Las estrategias JIT generaron más de 750.000 millones de dólares en volumen en Uniswap V3, pero la actividad está dominada por participantes con mucho capital y los beneficios son mínimos.

Los mercados combinatorios continuos desafían la estructura binaria. Los traders ya no se limitan a opciones discretas de “sí/no”, sino que pueden expresar opiniones en un rango continuo. Esto agrupa la liquidez que antes estaba dispersa en mercados relacionados (¿Bitcoin llegará a 60.000 dólares? ¿65.000? ¿70.000?). Proyectos como functionSPACE están construyendo esta infraestructura, aunque aún no se ha probado a gran escala.

Los experimentos más radicales eliminan por completo el libro de órdenes. Melee Markets aplica Bonding curve a los mercados de predicción—cada resultado tiene su propia curva, los primeros participantes obtienen mejores precios y los más convencidos son recompensados. No se necesitan creadores de mercado profesionales. XO Market exige que los creadores inyecten liquidez usando LS-LMSR AMM; a medida que entra capital, la profundidad del mercado aumenta. Los creadores ganan comisiones, alineando los incentivos con la calidad del mercado.

Ambos resuelven el problema del arranque en frío sin necesidad de creadores de mercado profesionales. La desventaja de Melee es la falta de flexibilidad (las posiciones quedan bloqueadas hasta la liquidación). XO Market permite trading continuo, pero requiere que los creadores aporten capital por adelantado.

Problema 2: Descubrimiento de mercados y experiencia de usuario

Aun resolviendo el problema de la liquidez, queda una cuestión práctica: la mayoría de la gente no encuentra los mercados que le interesan, y cuando lo hace, la experiencia es torpe.

No es solo un “problema de UX”, sino estructural. El problema del descubrimiento de mercados agrava directamente el de la liquidez. Polymarket tiene miles de mercados online en todo momento, pero el volumen se concentra en unos pocos: elecciones, grandes eventos deportivos y criptomonedas populares. Los demás mercados quedan desiertos. Incluso si un nicho tiene cierta profundidad, si los usuarios no lo encuentran de forma natural, el volumen seguirá bajo y los creadores de mercado se irán. Círculo vicioso: sin descubrimiento, no hay volumen, ni liquidez sostenible.

La concentración de la liquidez es extrema. En el ciclo electoral de 2024, los principales mercados de Polymarket acapararon casi toda la actividad. Tras las elecciones, la plataforma sigue moviendo entre 650 y 800 millones de dólares mensuales, pero repartidos entre deportes, criptomonedas y mercados virales. Los miles de mercados restantes—temas locales, comunidades nicho, rarezas—apenas reciben atención.

Las barreras de experiencia de usuario agravan el problema. Las interfaces de Polymarket y Kalshi están diseñadas para quienes ya entienden los mercados de predicción. El usuario común se enfrenta a una curva de aprendizaje empinada: términos desconocidos, conversión de cuotas a probabilidades, el significado de “comprar un SÍ”, etc. Para los usuarios cripto-nativos esto es aceptable, pero para los demás, estas fricciones matan la conversión.

Mejores algoritmos ayudan, pero el problema central es la distribución: hacer coincidir miles de mercados con los usuarios adecuados en el momento justo, sin causar parálisis por elección.

¿Qué están intentando los emprendedores?

El enfoque más prometedor es ofrecer servicios directamente en las plataformas que los usuarios ya utilizan, en vez de obligarles a aprender una nueva. Flipr permite a los usuarios operar en mercados como Polymarket o Kalshi directamente desde su feed de Twitter, etiquetando un bot. Por ejemplo, si un usuario ve un mercado mencionado en un tuit, basta con etiquetar a @Flipr para operar sin salir de la app. Así, los mercados de predicción se integran en la capa conversacional de internet, convirtiendo el flujo social en una interfaz de trading. Flipr ofrece hasta 10x de apalancamiento y está desarrollando funciones como copy trading y análisis con IA—básicamente, aspira a ser un terminal de trading completo, integrado en Twitter.

La clave es que, para las startups, la distribución es más importante que la infraestructura. En vez de gastar millones en arrancar la liquidez como Polymarket, es mejor integrar liquidez existente y competir en distribución. Plataformas como TradeFox, Stand y Verso Trading están construyendo interfaces unificadas que agregan cuotas de varios mercados, enrutan órdenes al mejor lugar y ofrecen noticias en tiempo real. Si eres un trader serio, ¿por qué saltar entre plataformas si puedes operar todo desde una sola interfaz eficiente?

El enfoque más experimental es tratar el descubrimiento de mercados como un problema social, no algorítmico. Fireplace, afiliado a Polymarket, enfatiza la inversión colectiva con amigos—recreando la energía de apostar juntos, no en solitario. Poll.fun de AllianceDAO va más allá: crea mercados P2P entre pequeños grupos de amigos, donde los usuarios pueden crear mercados sobre cualquier tema, apostar directamente con sus pares y decidir el resultado por votación del creador o del grupo. Es un modelo altamente local, social y que, al centrarse en la comunidad y no en la escala, esquiva el problema de la larga cola.

No son solo mejoras de UX, sino estrategias de distribución. La plataforma ganadora no será necesariamente la de mejor liquidez o más mercados, sino la que mejor responda a la pregunta: “¿Cómo hacer llegar el mercado de predicción adecuado al usuario adecuado en el momento adecuado?”

Problema 3: Expresión de opiniones del usuario

Este dato debería preocupar a todos los optimistas de los mercados de predicción: el 85% de los traders de Polymarket tienen saldo negativo.

En parte es inevitable—predecir es difícil. Pero parte del problema es un defecto estructural de la plataforma. Como los traders no pueden expresar eficazmente sus opiniones, la plataforma les obliga a tomar posiciones subóptimas. ¿Tienes una teoría matizada? No puedes expresarla. Solo puedes apostar de forma binaria: comprar, no comprar, o elegir el tamaño de la posición. No hay apalancamiento para amplificar tu convicción, ni forma de combinar varias opiniones en una sola posición, ni resultados condicionales. Si los traders no pueden expresar bien sus creencias, o inmovilizan demasiado capital, o se quedan cortos. En ambos casos, la plataforma captura menos flujo.

El problema se divide en dos necesidades distintas: traders que quieren apalancar una apuesta y traders que quieren combinar varias opiniones en una sola apuesta.

Apalancamiento: solución de liquidación continua

Las estrategias de apalancamiento tradicionales no funcionan en mercados de predicción binarios. Incluso si tu predicción es correcta, la volatilidad puede liquidar tu posición antes de la resolución. Por ejemplo, una posición apalancada a favor de “Trump gana” puede ser liquidada tras una mala semana en las encuestas, aunque Trump acabe ganando en noviembre.

Pero hay una mejor manera: contratos perpetuos de liquidación continua basados en flujos de datos en tiempo real. Seda está construyendo funciones de contratos perpetuos reales basados en datos de Polymarket y Kalshi, permitiendo que las posiciones se liquiden de forma continua en vez de esperar a eventos discretos. En septiembre de 2025, Seda activó contratos perpetuos (inicialmente con 1x de apalancamiento) para cuotas en tiempo real del combate Canelo vs. Crawford en testnet, demostrando la viabilidad del modelo en apuestas deportivas.

Las opciones binarias a corto plazo son otra modalidad cada vez más popular. Limitless superó los 10 millones de dólares en volumen en septiembre de 2025, ofreciendo opciones binarias sobre el movimiento de precios de criptomonedas, que proporcionan apalancamiento implícito y evitan el riesgo de liquidación durante la vida del contrato. A diferencia de las opciones de pago fijo, las binarias liquidan en un momento fijo, pero su inmediatez (horas o días, no semanas) da a los minoristas el feedback rápido que buscan.

La infraestructura madura rápidamente. En septiembre de 2025, Polymarket lanzó junto a Chainlink mercados de precios de criptomonedas a 15 minutos. Perp.city y Narrative experimentan con trading de flujos de información continua basados en promedios de encuestas y sentimiento social—verdaderos contratos perpetuos que nunca se resuelven en un resultado binario.

El HIP-4 “event perpetuals” de Hyperliquid es una tecnología revolucionaria—se negocian probabilidades cambiantes, no solo el resultado final. Por ejemplo, si la probabilidad de victoria de Trump sube del 50% al 65% tras un debate, puedes obtener beneficios sin esperar al día de las elecciones. Esto resuelve el mayor problema del apalancamiento en mercados de predicción: incluso si aciertas, la volatilidad puede liquidarte antes. Plataformas como Limitless y Seda ganan tracción con modelos similares, lo que indica que el mercado quiere trading continuo, no apuestas binarias.

Apuestas combinadas: un problema aún sin resolver

Las apuestas combinadas son diferentes. Permiten expresar hipótesis complejas y multifacéticas, como: “Trump gana, Bitcoin supera los 100.000 dólares, la Fed baja tipos dos veces”. Las casas de apuestas deportivas lo logran fácilmente porque, como instituciones centralizadas, gestionan el riesgo disperso. Las posiciones opuestas se compensan, así que solo necesitan colateral para la máxima pérdida neta, no para cada pago individual.

Los mercados de predicción no pueden hacer esto. Actúan como agentes de custodia—cada operación debe estar totalmente colateralizada al momento de ejecutarse. Así, los costes se disparan: incluso apuestas combinadas pequeñas requieren que los creadores de mercado bloqueen mucho más capital que una casa de apuestas para el mismo riesgo.

La solución teórica es un sistema de margen neto, que solo exige colateral para la máxima pérdida neta. Pero esto requiere motores de riesgo complejos, modelado de correlaciones en tiempo real entre eventos no relacionados y, posiblemente, una contraparte centralizada. El investigador Neel Daftary sugiere que los creadores de mercado profesionales suscriban combinaciones limitadas primero, y luego escalen gradualmente. Kalshi sigue este enfoque—al principio solo ofrece combinaciones dentro de un mismo evento, donde es más fácil modelar correlaciones y gestionar el riesgo. Es una solución inteligente, pero reconoce que los verdaderos mercados combinatorios—la experiencia “elige lo que quieras”—son difíciles de lograr sin gestión centralizada.

La mayoría de los emprendedores de mercados de predicción asumen que estas nuevas modalidades tienen límites: apalancamiento restringido para mercados a corto plazo, combinaciones de eventos preaprobadas, o versiones simplificadas de “trading apalancado” que la plataforma puede cubrir. El problema de la expresión de opiniones puede resolverse en parte (por ejemplo, con liquidación continua), pero otras partes (como mercados combinatorios arbitrarios) siguen fuera del alcance de las plataformas descentralizadas.

Problema 4: Creación de mercados sin permisos

Resolver la expresión de opiniones es una cosa, pero el problema estructural más profundo es: ¿quién tiene derecho a crear mercados?

Todos coinciden en que los mercados de predicción necesitan diversidad—eventos regionales, temas de comunidades nicho, sucesos únicos que las plataformas tradicionales nunca tocarían... Pero la creación sin permisos siempre ha sido un reto.

El problema central es que los temas candentes tienen ciclos de vida cortos. Las mejores oportunidades de trading surgen tras noticias de última hora o eventos culturales. Por ejemplo, un mercado sobre “¿La Academia retirará el Oscar a Will Smith por abofetear a Chris Rock?” podría tener gran volumen si se crea horas después del incidente. Pero si hay que esperar a que una plataforma centralizada lo apruebe, el interés ya habrá desaparecido.

Pero la creación totalmente sin permisos enfrenta tres problemas: fragmentación semántica (diez versiones del mismo mercado dividen la liquidez en pools inútiles), arranque en frío de la liquidez (sin liquidez inicial, el dilema del huevo y la gallina se agrava) y control de calidad (mercados de baja calidad o, peor aún, apuestas sobre asesinatos que generan riesgos legales).

Polymarket y Kalshi han optado por la curaduría. Sus equipos revisan todos los mercados para asegurar calidad y criterios claros de resolución. Esto ayuda a generar confianza, pero sacrifica la velocidad—la plataforma se convierte en cuello de botella.

¿Qué están intentando los emprendedores?

Melee adopta una estrategia similar a pump.fun para el arranque en frío. El creador del mercado recibe 100 acciones, y los primeros compradores reciben menos (3, 2, 1, etc.). Si el mercado despega, los primeros participantes obtienen retornos desproporcionados—hasta 1000x o más. Es un “mercado de mercados”, donde los traders apuestan por qué mercados crecerán. La clave: solo los mejores mercados—creados por los mejores o que cubren necesidades reales—atraerán suficiente volumen. Al final, los mercados de calidad sobresalen por sí solos.

XO Market exige que los creadores aporten liquidez usando LS-LMSR AMM. Los creadores ganan comisiones, alineando incentivos con la calidad del mercado. Plataformas como Fact Machine y Opinions.fun permiten a influencers monetizar su capital cultural creando mercados virales sobre temas subjetivos.

El ideal teórico es un modelo híbrido y comunitario: los usuarios aportan reputación y liquidez al crear mercados, y luego los administradores comunitarios los revisan. Así se logra creación rápida sin permisos y se mantiene la calidad. Pero ningún gran proyecto lo ha conseguido aún. La contradicción persiste: los permisos traen diversidad, los administradores aseguran calidad. Romper este equilibrio liberaría los mercados locales y de nicho que el ecosistema necesita.

Problema 5: Oráculos y liquidación

Aun resolviendo liquidez, descubrimiento, expresión y creación, queda el reto más fundamental: ¿quién decide qué ha pasado?

Las plataformas centralizadas deciden en equipo, con eficiencia pero riesgo de fallo único. Las plataformas descentralizadas necesitan oráculos para resolver cualquier pregunta sin intervención humana continua. Pero decidir los resultados sigue siendo lo más difícil.

Como explica Neel Daftary para Delphi Digital, las soluciones emergentes son pilas multicapa que enrutan cada pregunta al mecanismo adecuado:

Para resultados objetivos, se usan feeds de datos automatizados. En septiembre de 2025, Polymarket integró Chainlink para liquidar mercados de precios de criptomonedas al instante. Rápido y determinista.

Agentes de IA para preguntas complejas. Chainlink probó su oráculo de IA en 1660 mercados de Polymarket, con un 89% de acierto (99,7% en deportes). El oráculo Threshold AI de Supra usa comités multiagente para verificar hechos y detectar manipulación, y finalmente firma el resultado.

Oráculos optimistas como UMA sirven para preguntas ambiguas: proponen un resultado y las partes interesadas pueden impugnarlo apostando en contra. Es un enfoque basado en teoría de juegos, pero funciona bien para preguntas claras.

Para disputas de alto riesgo, se usa un jurado reputacional, donde el voto depende del historial on-chain, no solo del capital.

La infraestructura madura rápido, pero la liquidación sigue siendo el mayor reto. Si falla, se pierde la confianza; si acierta, puede escalar a millones de mercados.

Por qué estos problemas importan

Liquidez, descubrimiento, expresión de opiniones, creación de mercados y liquidación son problemas interrelacionados. Si resuelves la liquidez, el mercado es más atractivo y mejora el descubrimiento. Mejor descubrimiento trae más usuarios, lo que permite creación sin permisos. Más mercados exigen mejores oráculos. Es un sistema, y hoy, el sistema está atascado.

Pero esto también es una oportunidad: los proyectos actuales están atrapados en modelos heredados. El éxito de Polymarket y Kalshi se basa en ciertas suposiciones sobre cómo deben funcionar los mercados de predicción. Optimizan bajo restricciones establecidas. La nueva generación de desarrolladores puede ignorar esas restricciones.

Melee puede experimentar con Bonding Curves porque no aspira a ser Polymarket. Flipr puede integrar apalancamiento en el flujo social porque no necesita aprobación regulatoria en EE. UU. Seda puede crear contratos perpetuos sobre flujos de datos porque no está limitada por la resolución binaria.

Ahí reside la verdadera ventaja de los emprendedores en mercados de predicción. No es copiar el modelo existente, sino atacar los problemas fundamentales. Estos cinco problemas son requisitos básicos. Quien los resuelva, no solo ganará cuota de mercado, sino que liberará todo el potencial de los mercados de predicción como mecanismo de coordinación.

2024 demostró que los mercados de predicción pueden ser adoptados a gran escala. 2026 demostrará que pueden funcionar en cualquier parte.

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