Regulación, información privilegiada y esencia: la historia detrás de la valoración de 20 mil millones de dólares de Kalshi

Autor del video: John Collison

Traducido por: Peggy, BlockBeats

Editor: En los últimos años, el mercado de predicciones ha pasado de ser un experimento financiero marginal a convertirse en un tema central en las discusiones sobre tecnología, finanzas y políticas públicas.

Su amplio interés no solo se debe a la atracción de “apostar al futuro”, sino también a que, en un contexto donde las redes sociales amplifican el ruido, las encuestas fallan repetidamente y la credibilidad de los sistemas tradicionales de información se desploma, surge una cuestión más profunda: ¿puede el precio del mercado convertirse en un mecanismo de señal que refleje la realidad de manera más cercana que las opiniones, emociones o narrativas?

Este diálogo gira en torno a esa pregunta. Participan John Collison, cofundador de Stripe; Matt Huang, cofundador de Paradigm; y Tarek Mansour y Luana Lopes Lara, cofundadores de Kalshi.

Dos cofundadores de Kalshi, Tarek Mansour (derecha) y Luana Lopes Lara (izquierda)

Como uno de los principales plataformas de mercado de predicciones reguladas en EE. UU., Kalshi se hizo muy conocida durante las elecciones presidenciales de 2024. Antes de ese auge, ya había pasado años en disputa con la Comisión de Comercio de Futuros de Commodities (CFTC), y finalmente, tras una demanda clave, logró legalizarse en EE. UU.

La primera parte de la diálogo se centra en el camino de Kalshi: ¿por qué los fundadores optaron por una estrategia de “cumplir primero, crecer después” en lugar del típico “hacer primero y pedir permiso después” de Silicon Valley? ¿Por qué estaban dispuestos a soportar largos procesos de aprobación, recortes y escepticismo externo para obtener un “mercado electoral”? ¿Cómo esa demanda contra la CFTC fue un punto de inflexión para la expansión de la compañía?

La segunda parte profundiza en la lógica de funcionamiento del mercado de predicciones: ¿en qué se diferencia Kalshi de las plataformas tradicionales de entretenimiento en línea? ¿No depende de un modelo de “casino” que busca beneficios en las pérdidas de los usuarios, sino que funciona con comisiones y fomenta la liquidez y la entrada de información? Además, se revela una realidad contraintuitiva: la liquidez de Kalshi no proviene principalmente de grandes creadores de mercado tradicionales, sino de numerosos traders dispersos, “superpredictores” y pequeños equipos. En cierto sentido, el mercado de predicciones no solo es un producto financiero, sino un mecanismo que convierte conocimientos dispersos en señales de precios.

En la segunda mitad, la discusión se extiende hacia los límites futuros del mercado de predicciones: ¿pueden todos los eventos del mundo real —desde elecciones y deportes hasta IA, capacidad de GPU, variables macroeconómicas y políticas— ser desglosados en mercados que permitan transacciones, retroalimentación y apoyo en decisiones? Al mismo tiempo, emergen controversias inevitables: ¿cómo definir el uso de información privilegiada? ¿Las apuestas deportivas aumentarán los riesgos del entretenimiento en línea? ¿Cómo deben equilibrar plataformas y reguladores la innovación, la transparencia y la protección del usuario?

Por ello, esta conversación no solo es relevante para Kalshi, sino que busca responder a una pregunta fundamental: ¿los mercados de predicciones serán la próxima generación del mercado financiero o la próxima infraestructura de información?

A continuación, el contenido original (reorganizado para facilitar la lectura):

Resumen ejecutivo (TL;DR)

• Kalshi optó por una estrategia inusual: regulación primero, crecimiento después: tomó 3 años en obtener licencias y demandó a la CFTC para abrir un mercado electoral. La clave fue entender si los mercados de predicciones pueden existir legalmente, más allá del crecimiento.

• La esencia del mercado de predicciones es incentivar con dinero la información verdadera: en comparación con encuestas y redes sociales, el mercado filtra información mediante mecanismos de ganancia y pérdida, sirviendo como un sistema de señales que se acerca más a la verdad.

• Personas comunes, no instituciones, constituyen la liquidez principal: más del 95% de las transacciones provienen de usuarios dispersos y superpredictores, no de grandes creadores de mercado tradicionales.

• Kalshi se define como una bolsa de valores, no como una plataforma de entretenimiento en línea: sus ingresos provienen de comisiones, no de las pérdidas de los usuarios, y fomenta la participación de expertos en lugar de limitar a los ganadores como en el entretenimiento.

• Las elecciones son un escenario emblemático, pero el futuro del mercado va mucho más allá: desde deportes y macroeconomía hasta IA y capacidad de cómputo, el equipo busca construir un sistema de derivados que pueda valorar todo.

• Los mercados de predicciones están convirtiéndose en una nueva infraestructura de información: los usuarios no solo comercian, sino que también consumen probabilidades; el 80% los usa para entender el mundo, no solo para apostar.

• Detrás de su auge, hay una desconfianza en los sistemas tradicionales de información: las redes polarizadas y las encuestas imprecisas impulsan a las personas a confiar en mecanismos basados en precios.

• El objetivo a largo plazo es mejorar la eficiencia en la toma de decisiones sociales, no solo crear una plataforma de trading: mediante precios continuos y retroalimentación, se busca que los ámbitos político y económico alcancen consensos más rápidamente.

Resumen de la entrevista

John Collison (cofundador de Stripe y moderador):

Tarek Mansour y Luana Lopes Lara son cofundadores de Kalshi. Es una startup de mercados de predicciones que se volvió muy popular durante las elecciones de 2024. Para establecer el primer mercado regulado en EE. UU., dedicaron cuatro años a negociar con reguladores y obtener aprobaciones. Hoy, Kalshi supera los 100 millones de dólares en volumen mensual.

¿Cómo dividen su trabajo? Pero más allá de eso, ¿qué diferencias tienen en su forma de abordar los problemas?

Luana (cofundadora y COO de Kalshi):

En realidad, tenemos antecedentes muy similares. Ambos estudiamos matemáticas y ciencias de la computación en MIT, hicimos prácticas similares, y no hay mucha diferencia. Pero yo soy muy optimista, me gusta arriesgarme y creo que todo terminará bien; él es más cauteloso, incluso algo pesimista. Esa diferencia nos ayuda a mantener un equilibrio. Más allá de la división diaria, esa complementariedad es clave.

Tarek (cofundador y CEO de Kalshi):

Agregaría un poco de contexto. Antes, pensaba en ser trader, esa era mi carrera. Quienes han estado en ese mundo saben que siempre llevan en la cabeza una especie de calculadora de expectativas de ganancias.

Matt Huang (cofundador de Paradigm):

Un trader típico, en efecto.

John Collison:

Sí, pero…

Tarek:

Si realmente eres trader, siempre estás pensando en riesgos extremos, en los peores escenarios. Ella no suele pensar así. Creo que esa diferencia genera buenos resultados.

Por qué Kalshi eligió el camino más difícil: regulación primero, crecimiento después

John Collison:

Eso me interesa mucho. Su historia es inusual: Kalshi no pudo operar durante años hasta que obtuvo la aprobación de la CFTC. La mayoría de las startups no empiezan así. En Silicon Valley, hay un patrón común —aunque criticado— de “hacer primero, pedir permiso después”, como PayPal o Uber en sus inicios: lanzarse, hacer las cosas, y luego buscar permisos o arreglos regulatorios.

¿Pueden contar cómo empezaron? ¿Cómo fue el proceso de aprobación? ¿Creen que ese camino funciona para otras empresas?

Luana:

Desde el principio, supimos que si hacíamos servicios financieros o de salud, no podíamos seguir esa estrategia de “hacer primero, pedir permiso después”. En finanzas, si manejas fondos de clientes, los errores son muy caros —como FTX. En salud, aún más. Queríamos hacer las cosas de forma correcta. Lo más importante, en ese momento, era si el mercado de predicciones podía ser legal en EE. UU. La prioridad era resolver esa duda, no solo crecer. Durante mucho tiempo, muchos pensaron que esa estrategia era equivocada.

Pero antes de ganar la demanda sobre los contratos electorales, la percepción general era que los que operaban en offshore tenían más éxito y crecimiento. Cuando ganamos esa demanda, demostramos que entendíamos la ley y que podíamos operar legalmente en EE. UU. Así, las cosas realmente despegaron.

John Collison:

¿Cuál fue la línea de tiempo? ¿Cuándo empezaron? ¿Y cuándo ganaron esa demanda?

Luana:

Fundamos en 2019, entramos en YC ese año. Nos tomó tres años obtener la aprobación y lanzar, en 2022. La victoria en la demanda por los contratos electorales fue a finales de 2024, y desde entonces, la compañía empezó a acelerar.

Tarek:

Hay dos niveles en esto. Primero, la realidad práctica: si quieres adopción mainstream y institucional, necesitas que funcione en un marco regulado, confiable y seguro. Es un mercado complejo, con fondos de clientes en juego. La clave fue resolver ese problema difícil, esa fue la vía hacia el éxito.

El segundo nivel, más filosófico, es que en la hoja de Google que hicimos al principio, listamos varias preguntas: ¿por qué hacer esto? ¿Por qué nos emociona? La respuesta era que queríamos crear la próxima Bolsa de Valores de Nueva York, un mercado financiero confiable, regulado en EE. UU. No nos interesa hacer algo offshore similar. La clave está en qué tipo de empresa queremos construir y por qué. Hay muchas formas de éxito, pero la que no queremos seguir es la de offshore. Queremos que esto pase aquí, en EE. UU.

John Collison:

Ustedes son los primeros en obtener la aprobación de la CFTC y en alcanzar cierta escala en mercados de predicciones.

Tarek:

Exacto.

John Collison:

Y, hasta hoy, cada contrato necesita aprobación individual, ¿verdad?

Luana:

Sí, cada contrato se somete a la CFTC, que puede detenerlo en 24 horas.

John Collison:

¿Eso significa que casi en tiempo real reciben la información de los contratos?

Luana:

Así es.

Tarek:

Sí. Para llegar a este nivel, el proceso fue muy largo. Cuando entramos por primera vez en la oficina de la CFTC, teníamos en la cabeza ese concepto, y los reguladores tenían que adaptarse rápidamente. Porque estábamos proponiendo un producto sin respaldo de activos financieros tradicionales, con decenas o cientos de contratos por semana. Ahora hacemos mucho más, pero al principio, ese modelo regulatorio no existía para este escenario.

El proceso fue como iterar un producto, solo que en lugar de clientes, trabajábamos con reguladores para entender cómo debería ser la regulación. ¿Qué preocupaciones tienen? ¿Qué podemos hacer para satisfacer esas preocupaciones?

Luana:

En cierto modo, fue buscar un encaje regulatorio.

Matt Huang:

Ahora ya están más acostumbrados a ese ritmo. ¿Han rechazado últimamente algún contrato?

Luana:

No mucho. La mayor negativa fue en los contratos electorales, por eso los demandamos. Nos rechazaron durante dos años. Pero ahora, después de tanto tiempo, hay confianza mutua, saben qué podemos hacer y qué no. Por ejemplo, no hacemos mercados sobre guerras o asesinatos. Dentro de los límites acordados, el proceso es mucho más rápido.

John Collison:

Entonces, la demanda contra la CFTC fue porque generalmente aprueban contratos, pero no los relacionados con quién ganará una elección, que son los más populares, especialmente en EE. UU. y en elecciones presidenciales. Por eso los demandaron.

Tarek:

Exacto. Es una regla propia de ellos…

John Collison:

Y, en general, demandar a un regulador no es la mejor práctica.

Tarek:

Es cierto. Desde finales de 2021, impulsamos el mercado electoral, dialogamos con legisladores y reguladores. Todos decían que era buena idea, pero no avanzaban. A finales de 2022, retrasaron la aprobación hasta después de las elecciones, como un veto tácito. Fue un momento difícil: tuvimos que despedir gente, y muchos en el equipo y en la inversión empezaron a dudar.

John Collison:

No es que no crean en la idea, sino en la estrategia.

Tarek:

Exacto. La estrategia parecía fallar, y algunos pensaron que era mejor hacer otra cosa. Pero no podíamos dejarlo. Así que decidimos intentarlo otra vez.

El equipo estaba desmotivado, muchos se fueron o fueron despedidos. Pero en la reunión siguiente, dijimos: en 2023, lo intentaremos de nuevo.

John Collison:

Es decir, seguir haciendo lo mismo, pero con la esperanza de que funcione esta vez.

Tarek:

Exactamente. Aunque casi todo indicaba lo contrario. Ella fue la que más empujó esa idea. Yo también quería que funcionara, pero mi cerebro racional decía que no iba a funcionar. Ella, en cambio, estaba más convencida. Así que lo intentamos otra vez. A finales de 2023, la CFTC volvió a bloquearlo. En ese momento, pensé…

John Collison:

Entonces, el mercado de predicciones no se va a poder.

Tarek:

Sí, esa fue la sensación. Pero ella dijo: “Lo único que podemos hacer ahora es demandar al gobierno”. Mi primera reacción fue: “Eso es una locura”. Llevamos la idea al consejo, estaban Alfred, Michael y Seibel.

John Collison:

Es decir, Alfred Lin, Michael Seibel.

Tarek:

Sí. Recuerdo que en esas reuniones, al principio, decían: “Esto es una mala idea”. Argumentaban que los reguladores son nuestros oponentes, que somos pocos, y que el gobierno puede cerrarnos, revocar licencias, y que incluso, si ganamos, ya nos habrán retrasado mucho.

Antes de la reunión formal, tuvimos una reunión interna. La noche antes de iniciar la demanda, dudé: “Mejor hacemos una liquidación, o nos concentramos en productos financieros”. Pero en esa llamada, la respuesta fue: “¿Estás bromeando?”.

Luana:

Eso suena exactamente como lo que yo diría.

Tarek:

Me di cuenta de que no podía convencerlos, pero también sabía que era necesario hacerlo. Luego, en la reunión con el consejo, la respuesta fue que era una estrategia contraria a la norma, una mala idea. Pero muchas grandes empresas nacen de ideas contrarias a la norma; a veces, algo anormal debe suceder para que cambie el sistema.

John Collison:

Eso es muy cierto. Cada empresa termina encontrando una forma distinta y novedosa. ¿Y cómo lograron ganar la demanda? ¿Qué base legal usaron? ¿Hubo algún ángulo político interesante?

Luana:

La base legal es simple: el gobierno no puede prohibir un contrato a menos que viole el interés público, y esa prohibición debe estar en categorías específicas, como guerra, terrorismo o asesinato. La postura de la CFTC era tratar de encajar las elecciones en esas categorías. Decían que en algunos estados, las elecciones podrían ser ilegales, o que las leyes de ciertos estados sobre “bucket shops” podrían bloquearlo.

Pero nuestro argumento fue claro: las elecciones tienen impacto económico, y si hay impacto económico, deben poder negociarse en un mercado de futuros o derivados. La demanda básicamente le dijo a la CFTC: “No pueden hacer lo que quieran”.

John Collison:

Es decir, las categorías prohibidas deben estar claramente definidas, y las elecciones no encajan en ellas.

Luana:

Exactamente.

Tarek:

Eso es muy importante. La ley limita a las empresas, pero también limita al gobierno.

John Collison:

Sí. Matt, mencionaste que en esos dos o tres años de lucha contra el gobierno…

Matt Huang:

Sí. Creo que en el mundo de las criptomonedas y los mercados de predicciones, demandar al gobierno parece algo muy inusual, pero en realidad, es más común de lo que parece. Coinbase demandó a su regulador principal; en GovTech, empresas como SpaceX, Anduril y Palantir también han demandado al gobierno por varias razones. Entonces, me interesa mucho: si ya han tratado con el gobierno tantas veces, ¿qué consejo darían a quienes quieran hacer negocios similares? ¿Cuándo creen que vale la pena desafiar al regulador?

Tarek:

Solo en casos en los que no hay otra opción. Es muy doloroso.

John Collison:

¿Pero realmente no hay otra opción? Sin el mercado electoral, ¿no podrían seguir adelante? Claro, las elecciones son un producto muy atractivo, pero supongo que no representan la mayor parte de sus contratos, ¿verdad?

Luana:

Creo que es demasiado importante. Quizá suene obsesivo, pero es el escenario emblemático. Muestra cómo los datos del mercado pueden ser útiles y cuánto valor tienen. En 2024, las encuestas fallaron mucho, pero el mercado integró mejor la información. Es un ejemplo claro de por qué los mercados de predicciones son valiosos y por qué EE. UU. necesita tener uno regulado. No hay otro mercado que tenga esa capacidad demostrativa.

Lógica central del mercado de predicciones: convertir dinero en información

Matt Huang:

John mencionó que en el pasado, plataformas como PayPal o Uber hicieron cosas similares: “hacer primero, preguntar después”. Pero en realidad, ya existían otros mercados de predicciones en el extranjero que mostraban una demanda real. ¿Eso ayudó en su demanda? ¿Demuestra que los mercados de predicciones no van en contra del interés público?

Tarek:

No estoy seguro. Pero desde el punto de vista legal, lo importante es el texto de la ley: la Ley de Comercio de Mercancías (CFTC) y la Ley de Valores (SEC). La clave es interpretar esas leyes y determinar si la autoridad reguladora ha excedido sus poderes.

Desde nuestro punto de vista, la existencia de mercados offshore ayuda, porque nos permite seguir un camino de regulación previa. En ese momento, no podíamos aprender mucho de nuestro producto, porque insistíamos en obtener permisos antes de hacer cosas. La evidencia externa, los datos, nos ayudaron a tomar decisiones. También ayudaron a que más gente entendiera qué son los mercados de predicciones y cómo usarlos. Pero en política, ¿los actores offshore nos ayudaron mucho? No tanto.

John Collison:

¿Kalshi, si hubiera surgido hace diez o quince años, habría sido imposible? ¿Es por la apertura de la CFTC actual, o porque las tecnologías, como las stablecoins, ya están maduras?

Luana:

Creo que la tecnología ayudó. En los primeros días, plataformas como Augur ya existían. Eso hizo que la CFTC sintiera que necesitaba un marco legal legítimo y regulado. Antes, solo decían “no”, y listo. Eso ayudó, pero solo en un 5-10%.

Tarek:

Desde una perspectiva más amplia, el interés en los mercados de predicciones siempre existió, desde los años 50. Se sabe que son una fuente de señales más efectiva que muchas otras. Pero hace 10-15 años, no había una necesidad tan apremiante. La polarización, las redes sociales y las encuestas imprecisas han hecho que esa necesidad sea más evidente en los últimos años. La sociedad está más dividida, la información se fragmenta, y los titulares y contenidos en redes sociales favorecen el sensacionalismo. Por eso, los mercados de predicciones han emergido como una solución más efectiva para entender la realidad. No creo que hace 15 años hubiera sido posible, porque los problemas no eran tan agudos.

Luana:

Además, la mayoría de nuestros usuarios no están allí para hacer trading. El 80% consume información. Por ejemplo, para saber quién ganará en las primarias de Texas, miran el mercado y ven que las encuestas dicen que está empatado, pero en realidad no lo está. La función de los mercados como portadores de información es mucho más importante ahora.

John Collison:

¿Entonces, en la era de los algoritmos y los flujos de información, los mercados como Kalshi encajan perfectamente? ¿Y si miramos diez o quince años atrás, la gente no estaría tan interesada?

Tarek:

Exacto. La desconfianza en las fuentes tradicionales de información está creciendo mucho. Por eso, se necesita una nueva fuente, y los mecanismos de mercado son efectivos. La motivación de los mercados de predicciones es buscar la verdad; más volumen, más liquidez, mejores predicciones. Toma tiempo, pero una vez que se establecen, la gente no vuelve a confiar en productos mucho peores.

John Collison:

¿Y qué nos puedes contar sobre el crecimiento de Kalshi? Parece que ha sido muy rápido.

Tarek:

En febrero, el volumen fue de 10.4 mil millones de dólares en contratos.

John Collison:

Eso es, en volumen de contratos.

Tarek:

Sí, casi 11 veces más que hace seis meses, quizás más.

John Collison:

Un crecimiento impresionante, casi de la noche a la mañana.

Luana:

Hace un año, todo parecía de otra época. Solo teníamos un mercado deportivo.

Tarek:

Sí, en febrero. Pero en general, el crecimiento ha sido muy rápido.

Matt Huang:

Además de IA, quizás sea la empresa de mayor crecimiento.

Tarek:

Creo que sí. Incluso comparado con las principales IA, no tiene mucho que envidiar. No sé cuánto tienen Cursor o Anthropic, pero…

John Collison:

Y en solo seis meses, 11 veces más, eso es muy notable.

Tarek:

Sí, muy rápido. La razón, creo, es que somos un mercado real, con atributos como efectos de red. A medida que más categorías y liquidez crecen, la retención y participación aumentan, lo que a su vez atrae a más usuarios y genera más volumen. Es un ciclo que impulsa el crecimiento.

Matt Huang:

¿Y en su crecimiento inicial, gran parte vino de otras plataformas de corredores? ¿Qué opinan de los brokers? ¿Cuál es su participación ahora?

John Collison:

¿A qué tipo de brokers se refieren? ¿Robinhood, por ejemplo?

Tarek:

Sí, esa es una buena pregunta.

Luana:

Primero, explico la parte de brokers. Nosotros somos una bolsa y una cámara de compensación, más parecidos a la Bolsa de Nueva York o, más exactamente, a la Chicago Mercantile Exchange. Los brokers pueden conectarse con nosotros. Puedes hacer trading en Robinhood de acciones o en Kalshi de contratos; en Coinbase u otra plataforma en el futuro.

Desde el principio, dejamos claro que somos una bolsa y una cámara de compensación, no otra cosa. La colaboración con instituciones como Goldman Sachs o Robinhood es fundamental para entender el ecosistema.

El primer broker con el que colaboramos fue Robinhood y Webull, a principios del año pasado. En esa fase, los canales de brokers representaban una gran parte del volumen, porque traían mucha demanda. Los creadores de mercado estaban dispuestos a participar porque veían volumen minorista. Así, ganamos tiempo para perfeccionar la experiencia para usuarios directos.

Nuestro enfoque principal siempre será la bolsa y la cámara de compensación. Los usuarios pueden acceder directamente a través de nuestra app, web o API, o mediante cualquier broker. Ahora estamos invirtiendo en instituciones y brokers internacionales. En el futuro, alguien en Brasil podrá operar en Kalshi directamente. ¿Qué cifras quieres?

Tarek:

No compartimos números específicos, pero el crecimiento en nuestra parte directa —kalshi.com y la app— ya supera claramente al canal de intermediarios. La marca ya es reconocida, y muchas personas, ante cualquier duda, abren Kalshi para ver las probabilidades o hacer una apuesta. La marca y la acción se han vuelto sinónimos. Hay un crecimiento orgánico fuerte, y esperamos que siga así en los próximos meses.

Un mercado contraintuitivo: las personas comunes, no las instituciones, son la liquidez principal

John Collison:

Hablaste de los usuarios minoristas y de cómo crecen, ya sea a través de brokers o directamente en Kalshi. Pero, como bolsa, también hay que resolver el tema de los creadores de mercado. La NYSE no tiene que preocuparse mucho, porque la motivación económica es fuerte: si el tamaño es suficiente, no hay problema. Pero, ¿cómo empezaron? ¿Hacían ellos mismos de creadores? ¿Colaboraban con creadores externos? ¿Cómo los incentivaron? ¿Cómo construyeron esa liquidez desde cero?

Luana:

Los mercados en Kalshi se pueden dividir en dos tipos, con comportamientos muy diferentes, y por tanto, con incentivos distintos.

Un tipo son los mercados de cola larga, como “¿Se reagrupó One Direction?” o “¿Habrá un reboot de X grupo?”. Son difíciles de valorar y con poca demanda, así que necesitamos incentivar a los creadores de mercado con recompensas y otros mecanismos. Nuestro objetivo a largo plazo es crear liquidez estable y sostenible en estos mercados de cola larga. Hoy tenemos unas 10,000, pero si llegamos a 50,000 o 100,000, ¿cómo mantenemos la liquidez?

El otro tipo son los mercados más tradicionales, como deportes o criptomonedas. Para estos, la creación de mercado es más sencilla, porque la demanda y la lógica de precios son más maduras. La motivación no es solo dinero, sino devolver parte de las comisiones, y también exigir obligaciones estrictas, como mantener un spread o profundidad en el libro de órdenes. En estos mercados, buscamos estabilidad en el libro de órdenes, no solo incentivos económicos directos.

John Collison:

¿A qué te refieres con estabilidad del libro de órdenes?

Luana:

Por ejemplo, en eventos en vivo o en mercados de criptomonedas con cierre horario, no quieres que los precios se vuelvan locos sin información. Aunque haya noticias, no quieres que el libro se vacíe. Se permite cierto ancho de spread, pero se busca que los traders puedan seguir operando. Cuando trabajamos con brokers, ellos traen expectativas tradicionales, y nos piden mantener spreads y profundidad en todo momento. Entonces, negociamos con los creadores de mercado: ¿cómo diseñar incentivos para que mantengan esa estabilidad? Porque en momentos de alta volatilidad, el spread puede ampliarse, pero aún así, queremos que haya liquidez.

Matt Huang:

¿Y en esos momentos de alta volatilidad, los creadores de mercado pierden dinero? ¿Usan ganancias de otros momentos para compensar?

Luana:

Con la demanda actual, los creadores pueden mantener spreads estrechos y aún así ganar dinero. Pero esa es la idea: el plan de incentivos busca que, en general, la rentabilidad sea positiva. Aunque en momentos puntuales puedan perder, en promedio, la estrategia compensa.

Matt Huang:

¿Y el objetivo es mantener spreads ajustados en todo momento?

Luana:

Sí, en los mercados principales, buscamos spreads ajustados en todo momento, mediante un diseño cuidadoso.

Tarek:

Eso es muy difícil, pero lo que hace único a nuestro mercado es que la liquidez no proviene solo de creadores tradicionales, sino de personas comunes.

Y aquí está la clave: ya resolvimos la regulación, pero ahora enfrentamos el reto de la liquidez. En mercados tradicionales, como NYSE o CME, se tarda años en diseñar productos y atraer creadores de mercado. Pero en los mercados de predicciones, la dinámica es diferente: se generan liquidez en días, semanas o incluso horas, a medida que surgen eventos nuevos. ¿Cómo hacerlo? La respuesta es que el ritmo es muy dinámico, siempre hay algo nuevo.

John Collison:

Muchos pensarían que esto es contraintuitivo: ¿por qué incentivar a creadores de mercado en un mercado de predicciones? En acciones, no hace falta, porque los algoritmos de alta frecuencia invierten automáticamente y construyen infraestructura. ¿Es por la etapa temprana del mercado, o hay una diferencia más profunda?

Tarek:

Es la clave. La liquidez en predicciones debe ser instantánea, mucho más dinámica que en mercados tradicionales. Los creadores tradicionales no pueden montar un puesto en una hora para valorar temas políticos o culturales.

Lo interesante es que en los mercados de predicciones, muchas veces, los mejores en dar precios no son expertos, sino personas comunes. Es un fenómeno contraintuitivo: los “superpredictores” dispersos, con conocimientos específicos, que pueden valorar rápidamente eventos en días o horas.

Matt Huang:

Personas anónimas en internet, en efecto.

Tarek:

Exacto. La capacidad de estos dispersos es muy alta. Es difícil identificar quiénes son los mejores, pero hemos cultivado una comunidad de superpredictores que valoran eventos en minutos u horas. Al principio, era difícil convertir su interés en participación activa, pero a medida que el mercado creció, eso sucedió.

Luana:

Un dato interesante: en Kalshi, menos del 5% de la liquidez proviene de grandes creadores de mercado institucionales. La mayoría, más del 95%, proviene de traders dispersos, pequeños fondos o incluso individuos que operan en pequeños equipos.

Tarek:

Eso es muy poco común en los mercados tradicionales.

Matt Huang:

¿Y cuántos creadores de mercado pequeños y dedicados hay en Kalshi?

Luana:

Unos 2,000.

John Collison:

¿Son grandes firmas como Jane Street o Akuna, o individuos que operan en su garaje a las 3 de la mañana?

Tarek:

Los que operan en su garaje son los más importantes.

Matt Huang:

Y esos representan más del 95% de la liquidez.

Tarek:

Sí, son fundamentales, porque valoran muy rápido, monitorean constantemente y son los principales observadores del mercado.

John Collison:

Entonces, Kalshi se construye sobre una comunidad de observadores activos.

Tarek:

Exacto. Por ejemplo, en los últimos años, el predictor más preciso sobre inflación en Kalshi no fue un fondo, sino un residente de Kansas que nunca había operado en mercados financieros, solo leía noticias y tenía una intuición sobre la inflación. Hay muchos así en la plataforma. Aunque solo unos pocos participan a tiempo completo, hay decenas de miles con conocimientos dispersos sobre diversos temas, que valoran eventos y reciben recompensas por ello.

Luana:

Un ejemplo de usuario favorito: un fanático de Ariana Grande que descubrió Kalshi en temporada electoral, aunque no le interesan las elecciones. Pero encontró nuestro mercado de listas de éxitos musicales, y empezó a apostar allí. Ahora, ha ganado más de 150,000 dólares, pagó su deuda estudiantil, hizo una maestría y compró un coche. Nunca había operado antes, pero su interés en las listas musicales le permitió monetizar su pasión. Además, es muy activo en Twitter, apoyándonos.

Tarek:

Hay muchos usuarios así. La semana pasada, un artículo del Wall Street Journal contó la historia de Alan, un contador que usó Kalshi para apostar contra DOGE, basándose en análisis profundo de leyes fiscales y regulaciones. Confiaba tanto en su análisis que apostó en grande y ganó. Es un ejemplo de cómo el conocimiento especializado, incluso en temas muy específicos, puede ser muy valioso en los mercados de predicciones.

John Collison:

¿Y en IA? ¿Han visto que los agentes automáticos ya hacen mercado de forma autónoma? ¿O todavía no?

Luana:

Cada vez más, se usan agentes para operar, especialmente en APIs. Pero aún no hay sistemas completamente autónomos y sin intervención humana.

Tarek:

No sabemos si ya existen sistemas totalmente automáticos. Pero estamos explorando con Kalshi Research, colaborando con laboratorios para crear benchmarks que evalúen qué modelos predicen mejor. La idea es que los modelos puedan entender el mundo, no solo memorizar datos, y que puedan predecir eventos futuros con mayor precisión.

John Collison:

¿Cómo evalúan esos modelos?

Tarek:

Aún no está definido, pero planeamos que los modelos corran en los mismos mercados durante uno o dos meses, y comparen su rendimiento en precisión y ganancias a largo plazo.

Diferencias con el entretenimiento en línea: trading vs. apuesta

John Collison:

Otra pregunta sobre creadores de mercado. En los deportes en línea, las plataformas a menudo penalizan a los “sharp”, es decir, a quienes hacen apuestas muy inteligentes o con información privilegiada. Lo que no muchos saben es que, para estas plataformas, el mejor tipo de apostador es el aficionado que apoya a su equipo, y el peor, el que busca errores en los precios. Porque si un profesional detecta errores, puede aprovechar y hacer mucho dinero, y la plataforma se arriesga a perder dinero. Por eso, usan señales de comportamiento para identificar a estos “sharp”. Si alguien se registra y apuesta solo por su equipo, bien; si alguien es demasiado experto, lo bloquean.

¿Kalshi tiene ese problema? ¿Se preocupa por “sharp” que puedan manipular precios?

Tarek:

El “sharp” es parte del mercado. Primero, aclaramos…

Luana:

No limitamos a los ganadores. Queremos que los más inteligentes participen.

Tarek:

Necesitamos a los “sharp”. Sin ellos, el mercado sería menos preciso. Esa es la gran diferencia con el entretenimiento en línea.

John Collison:

Pero no es exactamente igual. Porque en los mercados tradicionales, la motivación es que los creadores de mercado ganen dinero, y no hay que incentivarlos mucho. En predicciones, la liquidez debe mantenerse en todo momento, incluso en eventos políticos o culturales. Los “sharp” pueden entrar solo cuando detectan errores, hacer una apuesta grande y desaparecer. ¿Cómo incentivarlos a que aporten liquidez constante?

Tarek:

Muchos “sharp” si operan en el libro de órdenes, pueden ganar más. Pueden ser parte de la liquidez. La clave es que el sistema recompensa a quienes aportan valor real, no solo a los que hacen apuestas arriesgadas. La diferencia con los casinos tradicionales es que en finanzas, las reglas buscan ser justas y transparentes, y que todos tengan igualdad de oportunidades. Los “sharp” que aportan valor, ayudan a que el mercado sea más preciso y eficiente.

Luana:

El incentivo es que los usuarios perciban que el mercado es justo, con precios estables y buena liquidez. Para eso, diseñamos diferentes programas y tarifas. Quien aporte liquidez, asume más riesgo, y su comisión será menor; quien busque aprovecharse, pagará más.

John Collison:

Entonces, usan las comisiones para promover comportamientos positivos.

Luana:

Exacto. En finanzas, eso es común.

Tarek:

Sí, esa es la lógica en los mercados tradicionales.

Luana:

Solo que aquí, la idea es premiar a quienes aportan valor real, y limitar a quienes solo extraen valor.

John Collison:

¿Y qué acciones son consideradas “positivas” o “negativas”?

Tarek:

El uso de información privilegiada, claro, es negativo y ilegal.

Luana:

Eso es lo más evidente.

Tarek:

Y también, la manipulación del mercado, como hacer transacciones para mover precios artificialmente. Pero en realidad, en los mercados tradicionales, esas acciones ocurren todos los días: alguien obtiene información y la usa para operar. La diferencia es que, si queremos que los creadores de mercado sigan participando, debemos ofrecerles incentivos adecuados.

Me parece que esa es otra razón por la que los mercados de predicciones son cada vez más aceptados: permiten que el conocimiento y el esfuerzo sean recompensados. La gente que invierte tiempo en entender temas específicos, como leyes fiscales o eventos políticos, puede obtener beneficios reales. Es mucho más interesante que solo analizar informes trimestrales de IBM.

La visión futura: todo puede valorarse en mercados

John Collison:

Kalshi está construyendo un mercado donde los resultados del mundo real se negocian en tiempo real, como si fuera una predicción del futuro. Por ejemplo, ¿EE. UU. confirmará la existencia de extraterrestres antes de 2027? Miles de participantes pueden abrir posiciones, transferir fondos y liquidar en un sistema complejo de flujo de capital, impulsado por Stripe Connect, que gestiona registros, pagos y enrutamiento de fondos. Cuando el flujo de dinero se vuelve programable, surgen nuevos productos y estructuras de mercado. Si estás creando un producto con flujos complejos, Stripe Connect es la base.

Tarek:

Disculpen, continúo.

¿Hasta dónde llegará el mercado de predicciones? Los límites futuros

Matt Huang:

Hablemos de diferentes categorías de mercado. Ahora todos entienden los de elecciones, deportes y economía. Pero en realidad, los mercados de predicciones son como una función de búsqueda que puede aplicarse a cualquier tema interesante para negociar. Antes, los mercados tradicionales decidían qué productos incluir, como trigo, petróleo o maíz. Pero ahora, podemos lanzar mil mercados en un día. ¿Qué descubriremos en ese proceso?

Luana:

Estamos muy emocionados con áreas como objetos de colección, como relojes o bolsos, que pueden valorarse mediante derivados. Es totalmente factible.

Otra área interesante es la capacidad de GPU. Podemos valorar activos relacionados con IA, salud o eventos como pandemias. La idea es que, en lugar de solo mercados binarios, podamos crear futuros con margen, más institucionales, que reflejen la verdadera naturaleza de esos activos.

Tarek:

Histó