El profesor Sakai de la Universidad de Keio habla sobre "El siglo de los mercados predictivos: la implementación social de la inteligencia colectiva"｜WebX2026

El 14 de julio de 2026, en el escenario Limitless de WebX 2026, el profesor Toyoki Sakai de la Universidad de Keio presentó una sesión titulada "El siglo de los mercados predictivos: la implementación social de la inteligencia colectiva". Calificó los mercados predictivos como "un invento brillante en la historia de la humanidad", y explicó durante aproximadamente 30 minutos desde la perspectiva de un economista las deficiencias estructurales de las encuestas de opinión, las dos formas de implementación: el modelo de intercambio y el modelo de creador de mercado, y su aplicación en la gobernanza corporativa a través de su uso interno.

El profesor Sakai comenzó su charla enumerando los inventos en ciencias sociales que la humanidad ha logrado hasta ahora: la democracia representativa, el concepto de derechos humanos, la igualdad ante la ley, las corporaciones, los mercados, la moneda fiduciaria y la creación de crédito. Afirmó que recientemente se ha añadido un nuevo invento a esta lista.
"Estoy convencido de que recientemente se ha añadido algo nuevo a esta lista: los mercados predictivos".
En un mercado predictivo, se plantea una pregunta en un solo mercado. El profesor Sakai citó el caso de Polymarket y explicó el mecanismo utilizando la pregunta: "¿Se normalizará el tráfico en el estrecho de Ormuz antes de que termine el año?". Para esta pregunta, se compran y venden boletos que valen un dólar si la respuesta es sí y cero dólares si es no. Dado que el precio de los boletos se determina por la oferta y la demanda, siempre toma un valor entre 0 y 1. El profesor Sakai enfatizó que el núcleo del mercado predictivo es que este precio P se puede interpretar directamente como "la probabilidad de que ocurra ese evento". Se sabe que el precio se convierte en un valor que agrega extremadamente bien las expectativas de las personas desde una perspectiva económica.
Nota: El pionero de los mercados predictivos fue el "Iowa Electronic Markets (IEM)" iniciado por la Universidad de Iowa en 1988. Polymarket atrajo la atención al mostrar una ventaja de Trump en las encuestas mucho antes de las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2024.

El profesor Sakai planteó de manera paradójica el problema de que "las encuestas de opinión son extrañas cuando fallan". Esto se debe a que si un gran periódico extrae una muestra aleatoria de votantes y reúne un número suficiente, según la "ley de los grandes números" de la estadística matemática, debería obtener casi con certeza un resultado correcto. Sin embargo, ¿por qué fallan las encuestas de opinión? El profesor Sakai organizó las razones en tres puntos.
El primer punto es la posibilidad de que los encuestados "respondan sin pensar". No se puede esperar una respuesta seria de alguien que no ha estado pensando en política cuando se le pregunta repentinamente. El segundo punto es el problema de "mentir". Al igual que los residentes de California pueden sentirse incómodos al admitir que apoyan a Trump, hay casos en los que las personas responden de manera diferente a su verdadera opinión debido a la presión social (el llamado sesgo de deseabilidad social). Y el tercer punto, que el profesor Sakai considera el más importante, es:
"Las personas que saben mucho sobre la pregunta y las que no saben se cuentan como una sola. Las respuestas de las personas informadas deberían tener un peso mayor que las de las que no lo están, pero las encuestas de opinión son extremadamente irracionales en este aspecto".
Los mercados predictivos superan estos tres puntos. Como perder dinero si se comercia sin pensar, inevitablemente se enfrentan a la situación de manera seria. No mienten porque actúan fielmente a su propio interés. Las personas informadas compran y venden más, por lo que su influencia en el precio (peso) aumenta naturalmente.

El profesor Sakai clasificó los mercados predictivos en dos formas principales. La primera es el "modelo de intercambio", siendo Polymarket el ejemplo representativo. Los participantes compran y venden entre sí en un intercambio, y el precio se determina por la oferta y la demanda. La forma básica es reunir participantes de todo el mundo y apostar dinero.
La segunda es el "modelo de creador de mercado", donde se menciona "Signals", operado por IGS (listado en el mercado de crecimiento de la Bolsa de Tokio) como ejemplo representativo. Los participantes compran y venden boletos con el diseñador del mercado (creador de mercado) y no realizan transacciones entre ellos. A menudo se basa en un uso limitado dentro de la empresa, utilizando puntos de baja convertibilidad para no infringir las regulaciones financieras y de apuestas.
"En el modelo de creador de mercado, el precio se determina no por la oferta y la demanda, sino por una función de determinación de precios. Se utilizan reglas de puntuación logarítmica y reglas de puntuación secundaria, y es característico que el operador pueda controlar la cantidad máxima que paga".
Nota: La investigación sobre la función de determinación de precios en el modelo de creador de mercado se ha acumulado en la economía durante más de 20 años, y se sabe que Google y Hewlett-Packard alguna vez adoptaron mercados predictivos internos de tipo creador de mercado.

Como aplicación de los mercados predictivos, el profesor Sakai se centró especialmente en su uso dentro de las empresas. Propuso que los mercados predictivos pueden funcionar como una función de alerta ante el problema universal de que "las malas noticias no llegan a la cima en las organizaciones".
Como un uso específico, ejemplificó la venta interna de un boleto que pregunta: "¿Se completará el proyecto importante A antes de que termine el año?". Si un empleado que conoce bien las circunstancias del lugar determina que "no se completará", el precio del boleto caerá. Si el precio muestra un nivel extremadamente bajo (por ejemplo, 0.15 puntos), la junta directiva podrá darse cuenta de la crisis del proyecto. También se puede utilizar para la selección de políticas. Se establecen mercados predictivos para las opciones A y B, y se adopta la opción con el precio más alto como mecanismo de decisión.
"Los ejecutivos realmente quieren saber las malas noticias. Creo que estas herramientas se difundirán relativamente rápido en las empresas japonesas".
Sin embargo, el profesor Sakai advirtió que el diseño de los participantes es crucial. Dijo que se necesita experiencia operativa para diseñar los criterios de participación para evitar que entren participantes que apuesten fuertemente por el lado que "fracasa" y que realmente hagan fracasar el proyecto.

Los mercados predictivos de tipo intercambio probablemente se consideren apuestas en línea según la legislación actual en Japón. El profesor Sakai reconoció este punto de manera directa, pero expresó que "es realmente lamentable y una pena" y que el uso de puntos de baja convertibilidad como método de implementación legal es una opción realista. Sin embargo, también enfatizó que, en ese caso, la revisión legal es indispensable.
Como mecanismos que permiten que la inteligencia colectiva funcione, el profesor Sakai mencionó dos factores. El primero es la diversidad del grupo: los sesgos de las personas optimistas y pesimistas se cancelan entre sí, lo que produce un efecto similar al teorema del jurado de Condorcet que converge hacia un juicio neutral. El segundo es el mecanismo por el cual un pequeño número de participantes informados tiene un fuerte impacto en el precio a través de múltiples transacciones. En cuanto al comercio de información privilegiada, mencionó la dificultad de trazar la línea, diciendo que "cuanto más participan las personas que tienen información, mayor es la precisión de la predicción, pero los insiders que pueden manipular los resultados no deben participar".
"La forma en que se desarrollan las industrias varía entre los países donde es fácil y difícil de predecir. Creo que se necesita un marco regulatorio que facilite el uso flexible de los mercados predictivos como un nuevo tipo de invento".
Finalmente, el profesor Sakai también señaló que la resistencia de Japón hacia el juego podría ser un obstáculo para la difusión de los mercados predictivos. "Si la sociedad se familiariza un poco más con el juego como una actividad, será más fácil introducir estos mecanismos", concluyó, expresando su expectativa por la implementación social al cerrar la sesión.

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