Un grupo de restaurantes de Los Ángeles negoció 60.000 dólares en Kalshi para cubrirse contra la corta postemporada de los Dodgers, un ejemplo de cómo los mercados de predicción están transformando la forma en que las empresas, especialmente las pequeñas, calculan y gestionan el riesgo.

Los mercados de predicción son intercambios donde los participantes negocian contratos ligados a si un evento determinado —como que un equipo llegue a una final o que llegue un frente frío— ocurre, con pagos definidos por el resultado. Kalshi le dijo a Fortune que el grupo de hostelería, que no fue identificado, opera 25 bares, varios de ellos cerca del Dodger Stadium. El grupo realizó la operación con la condición de que el equipo de las Grandes Ligas de Los Ángeles no avanzara a la Serie Mundial. Los Dodgers perdieron ante los Milwaukee Brewers en la Serie de Campeonato de la Liga Nacional la semana pasada, y la posición devolvió casi el doble de la apuesta original.

Las ganancias ayudaron al negocio a compensar los ingresos que habría obtenido si los Dodgers hubieran jugado más partidos de postemporada. El ejemplo refleja un uso potencial más amplio de los mercados de predicción: no solo como alternativas a las casas de apuestas en línea o los foros de apuestas, sino también como herramientas financieras y de toma de decisiones para las empresas.

"Podría imaginarse que existen otros riesgos que enfrentan las empresas y que, si hubiera un mercado disponible que funcione de manera similar al mercado de seguros, esas empresas querrían participar en ese tipo de mercado", le dijo a Fortune Joshua Mitts, profesor de derecho de la Universidad de Columbia que estudia los mercados de predicción y el derecho de valores.

La operación del grupo de restaurantes, diseñada como cobertura del desempeño de los Dodgers en la postemporada, "es funcionalmente muy similar a una forma de seguro a medida", agregó Mitts.

Los mercados de predicción han ganado popularidad. El volumen de negociación en estas plataformas se duplicó entre mayo y julio de este año, según datos del Pew Research Center, superando los 58.000 millones de dólares en Kalshi y casi 22.000 millones en Polymarket. Los deportes explicaron la mayor parte de la actividad. Parte del atractivo de estos mercados radica en regulaciones más flexibles y menos restricciones, ya que las plataformas están clasificadas como intercambios financieros y no como sitios de apuestas.

El uso en evolución de los mercados de predicción

Las pequeñas empresas que buscan herramientas poco convencionales de gestión de riesgos parecen ser un segmento en expansión de los usuarios de estos mercados.

En junio, The Jeffrey, un bar de la ciudad de Nueva York, prometió a sus clientes que cubriría la cuenta de cada persona hasta 100 dólares si los Knicks ganaban un partido de las Finales de la NBA. El bar luego realizó una apuesta de 5.000 dólares en Kalshi a favor de los entonces no favoritos Knicks. Un pago de 13.500 dólares le permitió cubrir las cuentas de sus clientes y además obtener una ganancia de 8.500 dólares. Fortune informó sobre el episodio.

El mes pasado, una compañía de seguros externa no identificada realizó cinco operaciones en Kalshi que podrían pagar 3 millones de dólares si la Universidad Estatal de Luisiana ganaba el campeonato nacional de esta temporada. El pago potencial coincidía con lo que el programa de fútbol americano de LSU le debería al entrenador Lane Kiffin en bonos. CBS Sports informó sobre las operaciones.

A principios de este verano, una heladería de Los Ángeles reportó haber ganado casi la mitad de su renta mensual —hasta 1.500 dólares— al apostar sobre cuándo llegarían los frentes fríos a la ciudad,riéndose contra una menor demanda. El New York Post informó sobre el caso.

En conjunto, los ejemplos abarcan resultados deportivos, clima y bonos contractuales de un entrenador: la gama de tipos de eventos que empresas e instituciones han usado para cubrirse en estas plataformas.

Las plataformas de mercados de predicción han comenzado a responder a estos casos de uso en expansión. En agosto, el economista financiero independiente Lauris Zminsky lanzó la aplicación Blanket en asociación con Kalshi. El motor de inteligencia artificial puede sugerir mercados específicos de sí o no en la plataforma que podrían compensar un riesgo empresarial particular.

"Es una herramienta de razonamiento. Es una herramienta de descubrimiento que te dirige hacia Kalshi", dijo Zminsky a Fortune en ese momento. "¿Y si realmente puedes llevar esto un paso más allá y construir una herramienta que no solo sea probablemente útil para el equipo de Kalshi y sus iniciativas —para escalar su proyecto de cobertura de seguros del S&P— sino una herramienta de autoservicio donde cualquiera pueda entrar si tiene una pequeña empresa?". Fortune cubrió la iniciativa.

Los mercados de predicción como seguro

Los mercados de predicción pueden ser adecuados para la gestión de riesgos porque pueden incorporar muestras grandes, especialmente cuando se usan para coberturas financieras relacionadas con deportes, explicó Eric Zitzewitz, profesor de economía del Dartmouth College.

"Hay tantos datos, tanta repetición y tantos partidos todo el tiempo que pueden estar muy bien calibrados", le dijo a Fortune. "Pagarás comisiones al hacerlo, así que pagarás algo por el seguro que obtienes de estos mercados, pero deberías recibir precios subyacentes justos".

Mitts indicó que el enfoque es más efectivo para resultados de sí o no, como eventos climáticos o el resultado de un partido. Es menos adecuado para una cobertura basada en el conocimiento de información específica, dijo, porque el dueño de un negocio podría convertirse en un "perdedor sistemático" si un competidor tiene mejor información. Estos mercados también probablemente funcionen mejor en áreas metropolitanas grandes, donde hay suficiente actividad de negociación y el mercado aún puede servir a una necesidad particular, como los riesgos de un pequeño negocio individual.

Las grandes muestras y la información en tiempo real recopilada a través de los mercados de predicción también podrían hacerlos útiles para decisiones empresariales, según Zitzewitz. Un minorista de comercio electrónico, por ejemplo, podría examinar las operaciones de los usuarios sobre futuros recibos de tarjetas de crédito de Amazon para obtener un pronóstico del gasto del consumidor en el mes siguiente.

"Probablemente es una mejor señal para ti que el crecimiento del PIB", dijo Zitzewitz. "Y ciertamente es más fresca".

Sin embargo, Mitts argumentó que la misma falta de regulación que atrae a los usuarios podría impedir que los mercados de predicción sirvan como sustitutos confiables del seguro. Las aseguradoras tradicionales tienen recursos extensos para detectar y prevenir el fraude. Los mercados de predicción, en cambio, tienen una estructura inherentemente descentralizada y operan en un entorno regulatorio en evolución, lo que los deja sin los mismos ni salvaguardas contra el abuso.

"No tenemos un pequeño número de empresas reguladas por el estado que hagan las cosas de manera muy organizada", dijo Mitts. "Esto es un poco un todos contra todos".

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com.