La inteligencia artificial está redefiniendo silenciosamente el entorno de los mercados de predicción, donde ahora los agentes autónomos desempeñan un papel fundamental en el comercio de resultados vinculados a eventos del mundo real. Según David Minarsch, CEO y cofundador de Valory AG, la empresa detrás del protocolo de IA Olas, los agentes de IA están convirtiéndose en herramientas poderosas para inversores minoristas e institucionales que buscan una ventaja en un entorno financiero cada vez más automatizado.

Economía de agentes y el surgimiento de Polystrat

Valory AG, operadora del protocolo Olas, está construyendo lo que denomina una ‘economía de agentes’ — un ecosistema descentralizado donde agentes de IA autónomos realizan tareas y generan valor para sus usuarios. Uno de los ejemplos más visibles de esta visión es Polystrat, un agente de IA lanzado en la plataforma de mercados de predicción Polymarket en febrero de 2026. El agente opera en nombre de usuarios que custodian por sí mismos y poseen el agente, ejecutando estrategias de forma continua las 24 horas del día.

“En esencia, Polystrat es un agente de IA autónomo que opera en Polymarket las 24 horas del día en nombre de su usuario humano”, dijo Minarsch. La idea es sencilla: mientras los humanos duermen, trabajan o pierden la concentración, el agente sigue operando. Este cambio marca una desviación significativa de los modelos tradicionales de trading, donde la participación humana era la norma.

El desempeño inicial de Polystrat ha sido impresionante. Según los datos compartidos por el equipo, dentro de un mes de su lanzamiento, el agente realizó más de 4.200 operaciones en Polymarket y registró retornos por operación tan altos como el 376%. Este nivel de desempeño resalta el creciente potencial de estrategias de trading impulsadas por IA en mercados de predicción.

Crecimiento de la IA en mercados de predicción

Los mercados de predicción, plataformas donde los usuarios comercian contratos vinculados a resultados del mundo real, han crecido desde herramientas de pronóstico nicho hasta un rincón en auge del fintech. El momento de despegue de la industria llegó durante la elección presidencial de Estados Unidos de 2024, cuando los volúmenes de trading aumentaron y los mercados ganaron visibilidad en el mainstream. Para 2025, el volumen total de operaciones en plataformas principales superó los 44.000 millones de dólares, con actividad mensual alcanzando hasta 13.000 millones de dólares en períodos pico.

Hoy en día, el mercado está dominado por dos actores: Kalshi, un intercambio regulado en Estados Unidos de contratos de eventos supervisado por la Comisión de Futuros de Commodities, y Polymarket, una plataforma nativa de criptomonedas que opera a nivel global y ofrece una gama más amplia de mercados de predicción. Juntas, representan aproximadamente el 85-97% del volumen de trading en el sector, procesando decenas de miles de millones de dólares anuales en apuestas sobre todo, desde elecciones y políticas de bancos centrales hasta eventos deportivos y culturales.

El impulso hacia el trading impulsado por IA surge de una observación sencilla: gran parte de la inteligencia incorporada en los modelos modernos de IA aún no se ha traducido en mercados financieros. Esa realización motivó al equipo de Valory a comenzar a construir lo que llaman una ‘economía de mercados de predicción’ en Olas en 2023, un ecosistema donde los agentes de IA utilizan herramientas de predicción y pipelines de datos para anticipar resultados y operar sobre ellos.

Según Minarsch, los resultados hasta ahora sugieren que las máquinas podrían tener una ventaja. Datos de terceros indican que solo alrededor del 7% al 13% de los traders humanos logran un desempeño positivo en mercados de predicción, mientras que la mayoría pierde dinero. Al mismo tiempo, la participación de máquinas está creciendo rápidamente. Más del 30% de los monederos en Polymarket ya están utilizando agentes de IA, según la plataforma de análisis LayerHub.

Humanos versus máquinas en mercados de predicción

Minarsch cree que esta tendencia refleja un cambio más amplio: los humanos ya están compitiendo con las máquinas, aunque no lo perciban. “Tienes participantes humanos en mercados de predicción junto con muchas máquinas”, dijo. “Así que los humanos ya están en una batalla con las máquinas.” La diferencia clave es que las máquinas son menos emocionales y mejores para adherirse a estrategias consistentes.

Al hacer disponibles a los agentes de IA para usuarios comunes, Olas busca nivelar ese terreno. El desempeño inicial de Polystrat ha sido alentador. Según los datos compartidos por el equipo, los agentes de IA de Polystrat ya superan a los participantes humanos en Polymarket, con más del 37% de ellos mostrando un P&L positivo en comparación con menos de la mitad de ese número para los participantes humanos.

Los usuarios pueden configurar sus propios agentes según sus preferencias de estrategia, fuentes de datos o tolerancia al riesgo. Esta personalización es una característica clave de la plataforma Olas, permitiendo a los usuarios adaptar agentes de IA a sus necesidades y objetivos específicos.

Más allá del desempeño, Minarsch cree que los agentes de IA podrían desbloquear una oportunidad ignorada en mercados de predicción: la ‘cola larga’ de preguntas nicho o localizadas. Muchos mercados de predicción giran en torno a eventos globales importantes, elecciones, datos macroeconómicos o competencias deportivas de alto perfil. Pero innumerables preguntas más pequeñas permanecen en gran parte sin explorar.

“Los humanos suelen no molestarse en buscar la información”, dijo Minarsch. “No tienen ganas de hacer el esfuerzo.” En cambio, los agentes de IA pueden analizar simultáneamente grandes números de mercados pequeños. “La cola larga de los mercados de predicción es muy interesante para los agentes de IA”, dijo. “Solo apuntas al agente al problema y hace el trabajo.”

Esto podría ayudar a expandir los mercados de predicción como una herramienta de recopilación de datos para empresas, tomadores de decisiones y responsables de políticas. Los mercados de predicción han sido estudiados durante mucho tiempo como formas de consolidar conocimientos dispersos y revelar insights que encuestas o modelos tradicionales podrían pasar por alto. En ese sentido, los mercados de predicción podrían convertirse en una tecnología de base para la toma de decisiones en múltiples industrias.

A pesar del auge de la automatización, Minarsch no ve a los agentes de IA reemplazando completamente a los humanos. En su lugar, los enmarca como complementos. “Los humanos toman decisiones de manera más apresurada, lo cual puede ser perjudicial”, dijo. “Los agentes de IA pueden actuar como algo en lo que los humanos confían.”

Una dirección futura implica permitir a los usuarios mejorar a sus agentes con conocimiento propio o datos especializados