De la especulación a la infraestructura: cómo los mercados de predicción están transformando la toma de decisiones a través de la validación del mercado en 2026

Los mercados de predicción ya no se limitan al ámbito de las apuestas especulativas. Según el último análisis de CGV Research, estas plataformas están experimentando una transformación fundamental hacia infraestructuras críticas para el consenso en tiempo real y la toma de decisiones en finanzas, sistemas de IA y operaciones empresariales. En el núcleo de esta evolución se encuentra un concepto que distingue fundamentalmente a los mercados de predicción modernos de sus predecesores: la validación de mercado—el uso de probabilidades ponderadas por capital como mecanismo de verificación autoritativa para pronósticos, políticas y salidas algorítmicas. El siguiente análisis presenta 26 desarrollos clave que configuran la evolución de los mercados de predicción en 2026, organizados en cinco dimensiones: transformación estructural, innovación en productos, integración de IA, cambios en modelos de negocio y evolución regulatoria.

El cambio estructural: redefiniendo los mercados de predicción como sistemas de información ponderados por capital

La narrativa fundamental que rodea a los mercados de predicción ha sufrido una transformación profunda. A lo largo de 2025, plataformas como Polymarket y Kalshi acumularon más de $27 mil millones en volumen de comercio, catalizando una adopción generalizada entre instituciones, medios de comunicación y plataformas tecnológicas. CNN, Bloomberg y Google Finance ahora integran rutinariamente datos de mercados de predicción en sus coberturas y algoritmos, posicionando las distribuciones de probabilidad como indicadores de consenso en tiempo real en lugar de simples cuotas de apuestas.

La validación académica ha reforzado este cambio. Investigaciones de la Universidad Vanderbilt y del SIGMA Lab de la Universidad de Chicago demuestran que los mercados de predicción superan consistentemente a las metodologías tradicionales de sondeo. La puntuación de Brier—una medida estándar de precisión en pronósticos—alcanzó 0.0604 para las plataformas líderes en 2025, superando ampliamente el umbral de “excelente” de 0.1 y el estándar de “bueno” de 0.125. Esta superioridad cuantificable ha convencido a organismos regulatorios, incluyendo la Comisión de Futuros de Productos Básicos de EE. UU. (CFTC), de ver estos sistemas como infraestructuras de agregación de información en lugar de lugares de especulación.

La propuesta de valor central de los mercados de predicción ha cambiado drásticamente. Donde las iteraciones anteriores enfatizaban el potencial de beneficio individual mediante predicciones exitosas, los mercados contemporáneos priorizan las señales en sí mismas—el consenso ponderado por capital que sirve como insumo para coberturas institucionales, pronósticos macroeconómicos y calibración de modelos de IA. Esta función de validación de mercado distingue a los mercados de predicción de las fuentes de datos convencionales al introducir responsabilidad financiera en el proceso de pronóstico. Cada participante tiene algo en juego, creando una estructura de incentivos que gravita hacia la precisión.

Los mercados están evolucionando simultáneamente de mecanismos discretos y centrados en eventos a sistemas persistentes a nivel de estado. En lugar de preguntar “¿quién ganará las elecciones?” o “¿terminará este partido en tiempo extra?”, ahora las plataformas albergan mercados continuos que abordan cuestiones estructurales: “¿Cuál es la probabilidad de recesión en EE. UU. en 2026?” o “¿En qué rango de precios estará Bitcoin en el Q2 2026?” El interés abierto en estos mercados de larga duración creció desde niveles mínimos a principios de 2025 hasta varios miles de millones de dólares al cierre del año, indicando un apetito institucional genuino por precios de consenso persistentes sobre variables macroeconómicas.

De manera crítica, los mercados de predicción funcionan como capas externas de validación de realidad para sistemas de inteligencia artificial. En 2025, pruebas de referencia de Prophet Arena y asociaciones entre Kalshi y Grok demostraron que la precisión de los modelos de IA mejoraba sustancialmente cuando las probabilidades del mercado restringían y validaban las salidas algorítmicas. Esto representa una inversión fundamental: los mercados ya no sirven únicamente para agregar juicio humano, sino que funcionan como sistemas independientes de verificación para pronósticos generados por máquinas. La naturaleza ponderada por capital de los precios de mercado asegura que los sesgos algorítmicos y las “alucinaciones” enfrenten consecuencias financieras, creando un ciclo de retroalimentación que disciplina las salidas de IA mediante validación de mercado.

Por primera vez, una única capa de infraestructura integra entrada de información, despliegue de capital y salida de juicio en un sistema unificado e incentivado. A diferencia de plataformas de redes sociales donde las opiniones circulan sin verificación financiera, o medios donde la precisión no tiene consecuencia económica directa, los mercados de predicción incorporan responsabilidad directamente en su arquitectura. Esta estructura de ciclo cerrado genera externalidades que van mucho más allá de la interfaz de comercio—se convierte en una fuente canónica de verdad para sistemas de toma de decisiones posteriores.

La percepción de los mercados de predicción dentro del ecosistema tecnológico se está transformando fundamentalmente. Ya no se consideran un fenómeno nicho de criptomonedas, sino que se integran en la narrativa maestra de IA × Finanzas × Infraestructura de toma de decisiones. Incumbentes financieros tradicionales, incluyendo ICE (que invirtió $2 mil millones en Polymarket), DraftKings y Robinhood, han lanzado o expandido operaciones de mercado de predicción. Esta convergencia entre finanzas tradicionales y plataformas nativas de cripto indica que los mercados de predicción están graduándose de una categoría especializada a una capa de infraestructura fundamental, comparable a los feeds de datos de mercado o sistemas de enrutamiento de órdenes.

Evolución del producto: de eventos únicos a capas de consenso multidimensionales

El panorama de productos de los mercados de predicción está experimentando una rápida maduración y diversificación. Los mercados de evento único—la categoría original que abarca resultados deportivos, resultados electorales y anuncios macroeconómicos—han entrado en su fase madura. Aunque Polymarket y Kalshi mantuvieron volúmenes de comercio sustanciales durante 2025, con volúmenes acumulados que superaron $20 mil millones y $17 mil millones respectivamente, las tasas de crecimiento mensual se desaceleraron en la segunda mitad del año. Esta meseta indica saturación del mercado más que un interés decreciente; en cambio, el enfoque de innovación se ha desplazado hacia la optimización de infraestructura subyacente.

El modelo LiquidityTree del protocolo Azuro ejemplifica esta evolución de infraestructura, mejorando la gestión eficiente de liquidez y los mecanismos de distribución de ganancias y pérdidas. Estos avances técnicos permiten que los mercados de evento único soporten una participación institucional más profunda sin las ineficiencias de implementaciones anteriores. Para 2026, mejoras de infraestructura de este calibre están permitiendo que los mercados de evento único transiten a una fase de profundidad estable, acomodando grandes posiciones institucionales mientras mantienen la resiliencia de precios.

Simultáneamente, emergen categorías de productos como mercados multi-evento y condicionales. La función “combos” de Kalshi, que permite apuestas simultáneas en eventos relacionados (p.ej., combinaciones de resultados deportivos vinculados a indicadores macroeconómicos), mostró una tracción significativa en 2025 al atraer demanda de cobertura institucional. Los experimentos de mercados condicionales—que permiten la fijación de precios probabilísticos de eventos correlacionados—mejoraron aún más la profundidad y precisión. Para 2026, se espera que estas estructuras de predicción multidimensional dominen la asignación de liquidez, habilitando una gestión de riesgos institucional sofisticada y una diversificación de exposición compleja, además de ampliar la profundidad general del mercado.

Los mercados a largo plazo representan una trayectoria de innovación distinta. Mientras que los diseños tempranos de mercados de predicción se centraban en resultados que se resolvían en días o semanas, ahora las plataformas albergan mercados para resultados a 6, 12 o incluso 36 meses en el futuro. Predicciones sobre rangos de precios de Bitcoin e indicadores económicos a largo plazo atrajeron interés abierto que superó los miles de millones de dólares a finales de 2025, con mecanismos de préstamo de posiciones desarrollados por varias plataformas que alivian preocupaciones por el bloqueo de capital. Estos horizontes temporales extendidos permiten una verdadera agregación de consenso estructural a largo plazo, y se proyecta que el interés abierto se duplique nuevamente en 2026, atrayendo capital institucional paciente en busca de distribuciones de probabilidad confiables y prospectivas.

Los datos de los mercados de predicción se están integrando cada vez más en productos no comerciales—un cambio crítico en accesibilidad y penetración institucional. En lugar de limitar las probabilidades de predicción a las interfaces de comercio, las plataformas están integrando estas señales en herramientas de investigación, sistemas de control de riesgos y backend de toma de decisiones impulsadas por IA. En noviembre de 2025, Google Finance integró oficialmente datos de Kalshi y Polymarket en su plataforma, permitiendo que Gemini AI genere análisis de probabilidad y visualizaciones directamente. Bloomberg y otras plataformas similares iniciaron integraciones similares, reconociendo que los datos de probabilidad predictiva se han convertido en una capa de entrada esencial para flujos de trabajo de investigación. Para diciembre de 2025, CNN y CNBC formalizaron asociaciones plurianuales con Kalshi para incorporar probabilidades validadas por mercado en su programación de noticias financieras, incluyendo programas como “Squawk Box” y “Fast Money”, así como en reportajes informativos. Este cambio de la interfaz de trading a la infraestructura de investigación de backend altera fundamentalmente la percepción y utilización de los mercados de predicción.

La composición de ingresos y el mercado direccionable están cambiando decididamente de B2C (retail) hacia aplicaciones B2B (enterprise). A lo largo de 2025, clientes institucionales desplegaron cada vez más los mercados de predicción para pronósticos de riesgos en la cadena de suministro, predicción de resultados de proyectos y cobertura macroeconómica—aplicaciones donde los puntos de referencia de precisión interna superaron consistentemente a las metodologías tradicionales. Solo el mercado de análisis de la cadena de suministro alcanzó los 9.62 mil millones de dólares en 2025 y se proyecta que crezca a una tasa compuesta anual del 16.5% hasta 2035. A medida que los mercados de predicción emergen como herramientas de consenso ponderadas por capital para pronósticos de demanda y gestión de riesgos, la adopción empresarial se acelera. Para 2026, se espera que los ingresos B2B superen por primera vez el volumen de comercio minorista, reposicionando fundamentalmente a los mercados de predicción como infraestructura a nivel empresarial en lugar de lugares de apuestas para consumidores.

El panorama competitivo recompensa plataformas caracterizadas por la moderación en lugar de una tokenómica agresiva. Kalshi, que evitó deliberadamente emitir un token nativo, alcanzó picos de volumen mensual de más de $500 millón y capturó más del 60% de la cuota de mercado direccionable en 2025. Polymarket, aunque confirmó planes de lanzamiento del token POLY en Q1 2026, mantuvo características operativas de baja especulación durante 2025, con crecimiento en transacciones impulsado por participación institucional y minorista genuina en lugar de especulación con tokens. Esta filosofía de diseño—priorizar cumplimiento regulatorio, liquidez genuina y confianza institucional sobre la especulación con tokens—demuestra ser superior en términos de aprobación regulatoria, credibilidad de la plataforma y sostenibilidad a largo plazo. Para 2026, se espera que los enfoques de diseño moderados dominen en cuanto a asociaciones institucionales, favor regulatorios y valoración duradera.

La IA y la validación de mercado: construyendo sistemas de inteligencia en ciclo cerrado

La relación entre inteligencia artificial y los mercados de predicción evoluciona de un consumo unidireccional a una simbiosis genuina. Para finales de 2025, infraestructuras como el MCP Server de RSS3 y Olas Predict permitieron que agentes de IA monitoreen eventos de forma autónoma, adquieran datos de precios y ejecuten posiciones en plataformas como Polymarket y Gnosis—con velocidades de procesamiento mucho mayores que las de los traders humanos. Estos agentes recalibran continuamente sus posiciones en función de nueva información, generando liquidez profunda y mejorando la eficiencia del mercado. Las pruebas de referencia de Prophet Arena demostraron que la participación de agentes mejoraba significativamente la descubrimiento de precios y la precisión.

Se espera que los agentes de IA se conviertan en participantes dominantes en 2026. En lugar de representar especulación a corto plazo, su participación constituye una participación sistemática y calibración continua. Con infraestructuras maduras del ecosistema AgentFi y mayor disponibilidad de interfaces de protocolos, se prevé que los agentes de IA generen más del 30% del volumen de comercio en plataformas líderes, funcionando como principales proveedores de liquidez en lugar de participantes parasitarios. Esta magnitud de participación transforma fundamentalmente la dinámica del mercado—de mercados que reflejan principalmente consenso humano a mercados que representan cada vez más consenso algorítmico.

Al mismo tiempo, las predicciones humanas están transitando de ser impulsores de transacciones a ser datos de entrenamiento. Las pruebas de Prophet Arena y SIGMA Lab demostraron que las distribuciones de probabilidad generadas mediante mecanismos de mercado proporcionaron señales de entrenamiento excepcionales para grandes modelos de lenguaje y sistemas de pronóstico especializados. Los volúmenes masivos de datos ponderados por capital generados por plataformas de mercados de predicción se han convertido en conjuntos de datos de alta calidad para la optimización mediante aprendizaje automático. Para 2026, se espera que esta función se profundice sustancialmente, con diseños de mercados de predicción cada vez más optimizados para entrenamiento de modelos de IA en lugar de comercio minorista, y la participación humana sirviendo principalmente como insumo de señal en lugar de motor comercial principal.

La teoría de juegos predictiva multiagente representa un mecanismo emergente de generación de alfa. Proyectos como Idol.fun de Talus Network y Olas han reposicionado a los mercados de predicción como entornos para que la inteligencia distribuida de agentes compita e interactúe. Múltiples agentes especializados pueden generar una precisión predictiva superior a la de salidas de un solo modelo; los tokens condicionales de Gnosis permiten interacciones complejas multiagente. Para 2026, se espera que la teoría de juegos multiagente se convierta en el enfoque dominante de generación de alfa, con mercados que evolucionan hacia entornos adaptativos multiagente donde los desarrolladores personalizan estrategias de agentes para capturar ventajas.

De manera crítica, la validación de mercado comienza a funcionar como un mecanismo de restricción en las salidas de IA. A lo largo de 2025, colaboraciones de Kalshi con Grok y experimentos en Prophet Arena demostraron que usar probabilidades ponderadas por dinero como anclajes externos corrige eficazmente sesgos de IA y reduce alucinaciones. Los modelos de IA probados sin validación de mercado tuvieron un rendimiento claramente peor en tareas de juicio subjetivo. Se espera que este mecanismo de restricción se estandarice para 2026—los sistemas de IA automáticamente reducirán el peso o descartarán salidas que “no puedan ser valoradas” en mercados de predicción funcionales, usando la validación de mercado como filtro de calidad.

La capacidad de razonamiento probabilístico de la IA impulsa a los mercados desde estimaciones de probabilidad de punto único hacia distribuciones completas de resultados. A lo largo de 2025, plataformas como Opinion y Presagio introdujeron oráculos impulsados por IA que entregan distribuciones completas en lugar de resultados binarios. Las pruebas de Prophet Arena demostraron que las predicciones de distribución ofrecen una precisión superior en eventos complejos y multimodales. Para 2026, se espera que este cambio se acelere sustancialmente, con plataformas líderes soportando nativamente descubrimiento de precios basado en distribuciones y APIs que por defecto utilizan curvas de probabilidad en lugar de puntos. Esta granularidad mejorada permite precios precisos para eventos de riesgo extremo y resultados a largo plazo.

Los mercados de predicción también se están convirtiendo en interfaces externas estándar para actualizaciones de modelos del mundo IA. Protocolos como el MCP Server de RSS3 implementaron capacidades de transmisión de contexto en tiempo real que permiten a los agentes consumir probabilidades de mercado y actualizar sus representaciones del estado del mundo en tiempo real. Esto crea un ciclo cerrado: eventos del mundo real → movimientos de precios del mercado → actualizaciones del modelo del mundo IA → decisiones algorítmicas refinadas → nueva participación en el mercado. Para 2026, se espera que este ciclo de retroalimentación madure hasta convertirse en una arquitectura estándar, con los mercados de predicción funcionando como la interfaz externa canónica para la percepción y calibración del juicio de IA.

De tarifas de trading a infraestructura de datos: el cambio en el modelo de negocio

La arquitectura de ingresos de los mercados de predicción está experimentando una transformación fundamental. Las tarifas de transacción—el mecanismo de monetización obvio para cualquier plataforma tipo intercambio—no parecen ser el modelo de negocio final. Kalshi logró ingresos significativos mediante tarifas de transacción modestas, mientras que Polymarket, manteniendo deliberadamente estructuras de tarifas bajas o nulas, capturó una posición dominante en el mercado a través de la distribución de datos y la acumulación de influencia. El volumen de comercio acumulado de Polymarket superó $20 mil millones, atrayendo inversión de incumbentes financieros tradicionales como ICE precisamente por su posición dominante en datos, no por volumen de transacciones.

Para 2026, se espera que las licencias de datos y las suscripciones a señales constituyan más del 50% de los ingresos de las plataformas líderes. Las instituciones pagarán primas sustanciales por señales de probabilidad en tiempo real que permitan coberturas macroeconómicas, modelado de riesgos corporativos y calibración de sistemas de IA. A medida que plataformas mainstream como Google Finance y CNN integren datos predictivos en sus flujos de trabajo, las valoraciones de las plataformas se desplazarán de múltiplos de volumen de transacción simples hacia ponderaciones de activos de datos—de manera similar a cómo el dominio de Bloomberg Terminal deriva del acceso a datos en lugar de comisiones de trading.

Las APIs de señales predictivas emergen como productos comerciales centrales comparables a los terminales Bloomberg o la infraestructura de oráculos Chainlink. A lo largo de 2025, APIs unificadas como FinFeedAPI y Dome comenzaron a entregar datos en tiempo real OHLCV, información del libro de órdenes y distribuciones de probabilidad desde Polymarket y Kalshi a suscriptores institucionales. Google Finance integró oficialmente APIs unificadas en noviembre de 2025, permitiendo consultas directas de instituciones sobre probabilidades de eventos. Para 2026, se espera que estas APIs de señales predictivas evolucionen hacia productos institucionales estándar, con plataformas líderes dominando mediante acuerdos de licencia exclusivos. El mercado total direccionable se proyecta que pase de miles de millones actuales a decenas de miles de millones, impulsado por la adopción institucional en finanzas, gestión de riesgos y políticas públicas.

La creación de contenido y la capacidad interpretativa emergen como ventajas competitivas inesperadas. En diciembre de 2025, CNN formalizó una asociación de datos con Kalshi centrada explícitamente en explicar movimientos de probabilidad y cambios en consenso a las audiencias. Los medios tradicionales citan cada vez más los cambios en probabilidades del mercado de Polymarket y Kalshi como indicadores autoritativos de “opinión pública en tiempo real”. Los proveedores de probabilidad pura sin capacidades de explicación sofisticadas están siendo marginados en favor de plataformas que ofrecen contenido interpretativo profundo—análisis detallados de la dinámica del consenso, insights de larga cola y narrativas visuales. Estas plataformas con capacidad de contenido son citadas preferentemente por sistemas de IA, think tanks e instituciones de investigación, creando efectos de red donde la autoridad explicativa atrae mayor uso.

Los mercados de predicción también emergen como infraestructura subyacente para nuevas instituciones de investigación. En lugar de ser principalmente lugares de comercio, las plataformas funcionan como motores de investigación. Para 2025, instituciones como el SIGMA Lab de la Universidad de Chicago usaron benchmarks de mercados de predicción para validar metodologías de pronóstico, demostrando superioridad sobre enfoques tradicionales de sondeo. A medida que la integración en Google Finance permite a los usuarios generar gráficos de probabilidad mediante Gemini AI, los mercados de predicción comienzan a funcionar como terminales de investigación en tiempo real, comparables al rol de Bloomberg en las finanzas tradicionales. Para 2026, con una adopción institucional más profunda, como indican perspectivas de Vanguard y Morgan Stanley, se espera que los mercados de predicción se integren en nuevos marcos de investigación—sirviendo a evaluación de riesgos corporativos, sistemas de alerta temprana de políticas gubernamentales y validación de modelos de IA—transitando fundamentalmente de plataformas de trading front-end a infraestructura de toma de decisiones back-end.

La nueva prioridad regulatoria: gobernanza sobre prohibición

La narrativa regulatoria en torno a los mercados de predicción ha cambiado radicalmente. A lo largo de 2025, la CFTC de EE. UU. aprobó a Kalshi y Polymarket para operar en categorías legales específicas, incluyendo resultados deportivos y eventos macroeconómicos, mientras que los mercados relacionados con elecciones permanecieron restringidos y las aplicaciones no financieras recibieron autorización regulatoria clara. Simultáneamente, varias plataformas de predicción bajo el marco MiCA de la UE entraron en pruebas en sandbox regulatorios, señalando apertura regulatoria europea.

Para 2026, se espera que el enfoque regulatorio cambie drásticamente del cuestionamiento existencial de “si los mercados de predicción pueden operar” hacia “cómo serán gobernados”. En lugar de prohibiciones totales, los reguladores están desarrollando marcos que abordan reglas anti-manipulación, requisitos de divulgación, límites transjurisdiccionales y mecanismos de vigilancia del mercado. Esta evolución sigue la trayectoria de maduración de los mercados de derivados—desde controversias iniciales y discusiones sobre prohibiciones hacia marcos regulatorios integrales que permiten un crecimiento sistémico.

La expansión conforme a normativa probablemente provenga de aplicaciones no financieras en lugar de competencia directa en mercados financieros. Kalshi evitó con éxito restricciones en mercados políticos en 2025 al enfatizar indicadores económicos y resultados deportivos, acumulando más de $17 mil millones en volumen de transacción acumulado. Las aplicaciones internas en empresas para predicción de riesgos en la cadena de suministro lograron mayor precisión en compañías como Google y Microsoft en comparación con metodologías tradicionales. Para 2026, se espera que las plataformas conformes prioricen la expansión desde mercados de predicción no financieros—incluyendo aplicaciones de evaluación de políticas, advertencias de riesgos empresariales y pronósticos de eventos públicos. Estos ámbitos enfrentan barreras regulatorias sustancialmente menores y atraen a clientes institucionales y gubernamentales en busca de datos de distribución de probabilidad validados por mercado.

La jerarquía competitiva entre plataformas de mercado de predicción será determinada no por volumen de tráfico, sino por frecuencia de citación y tasa de adopción institucional. Para 2025, las probabilidades de Polymarket y Kalshi estaban profundamente integradas y citadas rutinariamente por Google Finance, terminales Bloomberg, medios principales como Forbes y CNBC, y centros de investigación académica. Esta red de citas estableció a estas plataformas como fuentes canónicas de consenso ponderado por capital. Para 2026, con un crecimiento explosivo en demanda de agentes de IA y centros de investigación, la competencia se intensificará en torno a la frecuencia de invocación—siendo utilizadas como fuentes de validación externa por sistemas como Gemini y Claude, o integradas en sistemas de gestión de riesgos institucionales como Vanguard y Morgan Stanley. Aunque el volumen de transacciones sigue siendo importante, el efecto de red de ser invocado sistemáticamente por IA, instituciones financieras y sistemas de investigación determinará a los ganadores definitivos, estableciendo un estatus de infraestructura comparable a Chainlink en el mercado de oráculos.

La dinámica competitiva definitiva en el panorama de los mercados de predicción trasciende la competencia entre plataformas hacia una dicotomía de lograr o no el estatus de infraestructura esencial o ser marginado. Para 2025, gigantes financieros tradicionales como la inversión de más de $2 mil millones de ICE en Polymarket, un TVL que supera varios miles de millones y su integración en terminales financieros principales indicaron un posicionamiento inicial de infraestructura. El desarrollo de AgentFi y MCP a finales de año sentó las bases para sistemas de IA en ciclo cerrado que utilizan los mercados de predicción como fuentes de calibración en tiempo real.

Para 2026, la esencia del éxito competitivo dependerá de atributos de infraestructura. Los ganadores serán aquellos que logren convertirse en la interfaz externa en tiempo real para modelos del mundo IA, la capa de señal estándar para terminales financieras y el motor de consenso subyacente para sistemas de toma de decisiones institucionales. Estas plataformas alcanzarán un estatus indispensable comparable a Bloomberg o Chainlink, mientras que competidores enfocados únicamente en trading corren el riesgo de ser marginados a pesar de volúmenes de transacción sustanciales. Este punto de inflexión determinará si los mercados de predicción transitan de manera integral desde narrativas cripto hacia una infraestructura de información global.

Conclusión: de la especulación a infraestructura esencial

Los mercados de predicción han superado la fase de demostrar viabilidad operativa. El momento decisivo real reside en la adopción de la validación de mercado—si los mercados de predicción transitan de ser lugares de comercio enfocados en la especulación hacia una infraestructura de señales para la toma de decisiones. La transformación del rol fundamental ya ha comenzado cuando investigadores institucionales, medios y modelos de IA sistemáticos citan rutinariamente probabilidades de predicción como indicadores de consenso autoritativos.

Para 2026, la competencia entre plataformas de mercados de predicción se centrará no en popularidad o volumen de transacciones, sino en la estabilidad, fiabilidad y frecuencia de utilización sistemática de señales validadas por mercado. Si los datos de mercados de predicción se convierten en una infraestructura de información confiable a largo plazo—similar a los terminales Bloomberg, feeds de noticias o proveedores de datos de mercado—esto determinará si la categoría continúa en una competencia iterativa de cuota de mercado o si gradúa hacia un nivel de infraestructura fundamental accesible a sistemas de IA, instituciones financieras y órganos de política. La distinción entre infraestructura y commodity será decisiva.

Nota: Este análisis sintetiza la investigación en curso de CGV Research sobre mercados de predicción, economía de agentes de IA, infraestructura financiera conforme y desarrollo de sistemas de información. El artículo no constituye consejo de inversión y se proporciona únicamente con fines analíticos de referencia.