Cuando el inversor Mark Goldberg piensa en lo que viene, tiene una certeza: los mercados de predicción serán una de sus principales apuestas. “Los mercados de predicción se están popularizando tan rápidamente que creo que la cantidad de dinero negociado se multiplicará por cien en los próximos cinco años”, dice Goldberg, cofundador y socio director de Chemistry, una firma con sede en San Francisco.
Y no es el único que lo cree. “Durante el último año, probablemente fue una de las zonas más populares hacia las que se dirigen los nuevos fundadores”, afirma Caitlin Pintavorn, socia de Paradigm, una firma de capital de riesgo enfocada en criptomonedas.
En 2025, los mercados de predicción crecieron de forma explosiva, con millones de usuarios que apostaron más de US$ 40.000 millones en las dos plataformas líderes: Kalshi y Polymarket. Ese envión no se detuvo. En lo que va del nuevo año, los operadores ya movieron más de US$ 10.000 millones en ambas plataformas, solo en enero. De ese total, US$ 550 millones se destinaron a pronosticar quién ganaría el Super Bowl LX.
Ninguna de las dos compañías es rentable por ahora, pero las recientes rondas de inversión —con participación de firmas como Sequoia Capital y la dueña de la Bolsa de Nueva York, Intercontinental Exchange— llevaron la valuación de Kalshi a US$ 11.000 millones, y la de Polymarket a US$ 9.000 millones. En total, las nuevas inyecciones de capital durante 2025 sumaron US$ 3.700 millones, y eso convirtió en multimillonarios a Shayne Coplan, fundador de Polymarket, de 27 años, y a los dos cofundadores de Kalshi, de 29 años. Para una industria todavía incipiente, hay otro dato que entusiasma a los inversores: el respaldo del gobierno de Donald Trump. Tanto Kalshi como Polymarket cuentan con Donald Trump Jr. entre sus inversores.
Paradigm, que lideró la ronda de financiación de 1000 millones de dólares para Kalshi en diciembre, también lideró en enero una ronda de financiación inicial de 7,1 millones de dólares para Noise, una startup neoyorquina, valorando la operación de 11 personas en 35 millones de dólares. A diferencia de Kalshi y Polymarket, donde los usuarios apuestan en contratos binarios de sí o no que se resuelven en una fecha determinada, Noise es un mercado de atención donde los usuarios pueden tomar posiciones largas o cortas en diferentes tendencias, ideas y marcas de internet.
Ejemplo: Memecoins es una tendencia negociable en Noise, cuyo sitio web reporta una "mindshare" o popularidad de 2,87 sobre 100. Este bajo valor indica que, según datos de redes sociales como X y Reddit, la moda de las memecoins prácticamente ha terminado. Sin embargo, si un inversor cree que las memecoins volverán a la palestra, podría apostar US$1000 en una posición larga en Noise. Si la popularidad de las memecoins aumenta y su valor alcanza los 30, sus US$1000 valdrían US$10 000.
“Se necesitó mucho coraje para hacer lo que Kalshi y Polymarket han hecho, especialmente en el ámbito regulatorio”, afirma Gabriel Pérez Carafa, de 24 años, fundador de Noise y recién graduado de la Universidad del Sur de California. “Pero sentíamos que, en cierto modo, el tema de las opciones binarias se había agotado”, agrega.
Polymarket tampoco pasó por alto el potencial de los llamados mercados de atención. Hoy anunció una alianza con Kaito AI, una empresa de investigación y agregación de datos sobre criptomonedas, que también trabaja con Noise. Aunque no se trata de un mercado perpetuo como el de Noise —donde los usuarios pueden tomar posiciones largas o cortas—, los mercados de atención de Polymarket permitirán apostar sobre preguntas como: “¿Superará la cuota de mercado de Anthropic a la de OpenAI este mes?”.
El responsable del área cripto de Polymarket anticipó que espera contar con cientos de estos mercados activos antes de fin de año, lo que —según explicó— contribuirá al objetivo de la empresa de ofrecer “mercados para todo”.
“El año pasado, hubo una avalancha de talentos interesados en trabajar en los mercados de predicción, lo cual ha sido fantástico para un fundador”, afirma Carafa. “Lo mejor que le puede pasar a una empresa es que haya gente muy inteligente que quiera trabajar allí”, completa. A continuación, una tabla con 10 nuevas startups del sector que compiten por captar el interés de inversores, usuarios y futuros empleados: @@FIGURE@@
Con solo 18 años, Ronit Jain —estudiante de ingeniería en la Universidad de California en Berkeley— hizo una pasantía en el asesor financiero automatizado Quantbase, donde colaboró en el diseño de estrategias de entrenamiento algorítmico para los primeros mercados climáticos de Kalshi. Esa experiencia, sumada a su investigación universitaria en inteligencia artificial, lo llevó a fundar Pluto (antes llamado Strike), un mercado de predicción enfocado en los costos de GPU vinculados al uso de inteligencia artificial.
Hoy, con 22 años, Jain imagina que operadores y empresas tecnológicas utilizarán Pluto para cubrirse ante fluctuaciones en esos costos, del mismo modo que los operadores energéticos lo hacen con el petróleo crudo.
Su objetivo es que la plataforma funcione como una herramienta de cobertura no solo para compañías de IA, sino también para bancos y otros prestamistas que han destinado miles de millones al desarrollo de centros de datos. “Queremos ser esa capa financiera que ayude a las personas a cubrir sus riesgos, operar y especular con un commodity que posiblemente sea el más importante de los próximos 10 años”, afirma Jain.
En agosto pasado, Pluto levantó US$ 3 millones en una ronda de capital semilla, que contó con algunos de los primeros inversores de Polymarket. Según fuentes cercanas a la empresa, la startup —con sede en Nueva York y apenas un año de vida— está negociando una nueva ronda por US$ 7 millones, que llevaría su valuación a unos US$ 60 millones, mientras espera la aprobación regulatoria para salir al mercado.
La idea de que los mercados de predicción pueden funcionar como una forma de seguro no es nueva. Uno de sus principales defensores es el multimillonario operador de fondos de cobertura Jeff Yass, fundador de Susquehanna International Group, que actúa como creador de mercado en Kalshi. Para explicar su punto, Yass propuso un ejemplo concreto: en lugar de contratar pólizas para viviendas ubicadas en zonas propensas a huracanes, los dueños podrían apostar por la probabilidad de que ocurra uno, y así cubrir de forma efectiva posibles pérdidas por daños.
Para Mark Goldberg, de Chemistry, ese uso alternativo de los mercados como productos de cobertura puede convertirse en el mayor motor de crecimiento de la industria, si se separan de las apuestas deportivas o las especulaciones sobre los tuits del presidente Trump o la boda de Taylor Swift. “Como inversor, también debés plantearte la cuestión moral de qué te sentís cómodo financiando en la ‘economía degenerada’”, dice Goldberg. “En mi opinión, la línea entre las apuestas, la gamificación y las finanzas del consumo nunca ha sido tan difusa”. @@FIGURE@@
Algunas startups usan los mercados de predicción como un entorno de prueba para modelos de inteligencia artificial. Es el caso de Arcada Labs, con sede en San Francisco. Su fundadora, Grace Li, cuenta que, mientras buscaban una forma de evaluar cualidades humanas en modelos de IA —como el sentido común y la intuición—, su equipo llegó de manera natural a los mercados de predicción como herramienta de medición.
Al permitir que distintos modelos, como Grok, Claude, Gemini y ChatGPT, operaran de forma autónoma en Kalshi, lograron analizar su comportamiento sin intervención humana. De todos, el único que obtuvo rentabilidad fue el modelo 4.20 de Grok, que acumula hasta ahora una ganancia de US$ 400, o un 4%, gracias a apuestas precisas sobre temas como el clima diario o las tasas de desempleo.
Según Li, ese desempeño se debe al perfil conservador del modelo, que elige menos operaciones, pero de alta confianza. A diferencia de otros sistemas, que tienden a realizar más apuestas o asumir riesgos mayores, Grok se destaca por buscar resultados contundentes con menor frecuencia. Arcada ya está en diálogo con compañías que compiten en el desarrollo de inteligencia artificial. Según Li, el rendimiento en estos mercados podría convertirse en una herramienta útil para probar y perfeccionar los modelos. La empresa cerró recientemente una ronda de financiación inicial por US$ 7,9 millones, con el respaldo de inversores como Conviction e Y Combinator, según fuentes cercanas.
Otras startups, como Kalshi y Polymarket, se apoyan directamente en sus propios mercados para impulsar la comercialización y el análisis. A fines del año pasado, ambas plataformas lanzaron programas para desarrolladores, con subvenciones por US$ 2 millones en el caso de Kalshi y US$ 2,5 millones en el de Polymarket, destinadas a fundadores que construyan productos sobre sus infraestructuras.
Uno de los beneficiarios fue Polyfund, que ofrece servicios de gestión de fondos y análisis para operadores de mercados de predicción. Otra es Polysights, una plataforma de análisis impulsada por inteligencia artificial que proporciona datos detallados sobre miles de mercados. Esta última recibió en enero una subvención de US$ 25.000 de Polymarket. También aparece Valence, con sede en San Francisco y respaldada por Y Combinator. La empresa forma parte del programa para desarrolladores de Kalshi y ofrece una plataforma de negociación que integra los mercados de predicción tanto de Kalshi como de Polymarket.
Los dos cofundadores de Valence son recién graduados universitarios con experiencia como pasantes en firmas de trading como Citadel Securities. Según cuentan, desde agosto pasado generaron US$ 1 millón en rentabilidad utilizando su propia plataforma. Valence se especializa en mercados deportivos y ofrece a los operadores una visión consolidada de todos los mercados disponibles para un mismo deporte. Su tecnología selecciona automáticamente aquellos con mejores precios y mayores rentabilidades potenciales. Además, permite operar de forma simultánea tanto en Kalshi como en Polymarket. @@FIGURE@@
En una línea similar, Kairos —con sede en Chicago y también fundada por estudiantes universitarios con experiencia en firmas de trading— se presenta como otra plataforma de trading que opera en múltiples mercados.
A pesar del entusiasmo que generan, incluso sus defensores más cercanos, como Mark Goldberg, reconocen que los mercados de predicción todavía están lejos de convertirse en negocios sostenibles. La industria sigue siendo incipiente y enfrenta desafíos serios: desde la facilidad con la que pueden ser manipulados hasta la falta de normas claras sobre protección al consumidor.
Eso no frena a Silicon Valley ni a sus pares. Siguen invirtiendo millones en startups lideradas por jóvenes emprendedores, muchos con experiencia profesional limitada a pasantías de verano. La semana pasada, Kairos —una de las nuevas promesas del sector— anunció una ronda de capital semilla por US$ 2,5 millones, liderada por Andreessen Horowitz. Su cofundador, Jay Malavia, de 22 años, resumió su visión con una frase: “Kairos representa el momento oportuno, y creo que este es el momento perfecto de la historia”.
*Este artículo fue publicado originalmente en Forbes.com