El resultado de la primaria demócrata para gobernador de Wisconsin supuso un revés no solo para el ala progresista del partido, sino también para Polymarket y Kalshi, dos plataformas de mercados de predicción que habían cultivado una reputación casi infalible tras acertar los resultados de cada estado en las elecciones presidenciales de 2024.

Los contratos de eventos de Polymarket y Kalshi sobre el resultado de la primaria para gobernador de Wisconsin estaban alineados con los sondeos tradicionales, que anticipaban una victoria cómoda para la candidata progresista Francesca Hong. Ambas plataformas asignaron a Hong aproximadamente un 95% de probabilidad de victoria. Sin embargo, cuando se contaron los votos, su rival David Crowley prevaleció por un margen de menos de medio punto porcentual.

Tras la sorpresa, Polymarket eliminó una publicación en X en la que había ubicado las posibilidades de victoria de Hong en la primaria en un 96%, a pesar de que ella carecía del respaldo de destacados socialistas demócratas como Bernie Sanders y Alexandria Ocasio-Cortez.

Christopher Hale señaló la eliminación en X: https://x.com/ChristopherHale/status/2087532780280303721

They deleted this tweet. pic.twitter.com/BoavMCpSn1 — Christopher Hale (@ChristopherHale) August 12, 2026

En respuesta a las críticas sobre la precisión del mercado, la dirección de Kalshi rechazó las objeciones. El CEO Tarek Mansour señaló en una publicación en redes sociales que la probabilidad del 95% asignada a Hong seguía implicando que su contrincante tenía aproximadamente una posibilidad entre 20 de ganar, un escenario de baja probabilidad que el mercado había contemplado explícitamente. La fundadora de Kalshi, Luana Lopes Lara, mantuvo una postura similar y escribió: "5% no es 0%".

El error de cálculo se produce en un momento en que los mercados de predicción son cada vez más vistos como un complemento de los sondeos tradicionales para pronosticar elecciones y otros eventos. Su credibilidad se disparó durante el tramo final de la campaña presidencial de 2024 y en los días posteriores a la elección, cuando Polymarket y Kalshi fueron ampliamente reconocidos por otorgar a Donald Trump una ventaja que muchos sondeos convencionales habían calificado como un empate técnico. Su alcance se ha extendido desde entonces a los medios tradicionales: CNN nombró a Kalshi su socio oficial de mercados de predicción, y Dow Jones anunció planes para integrar los datos de Polymarket en The Wall Street Journal, Barron's y MarketWatch. Kalshi opera como una bolsa regulada a nivel federal bajo la Commodity Futures Trading Commission, mientras que Polymarket, que funciona sobre infraestructura blockchain, llegó a un acuerdo con la CFTC en 2022 y ha restringido el acceso de usuarios estadounidenses en ciertos mercados, diferencias de supervisión que han influido en la forma en que cada plataforma es recibida por instituciones y reguladores.

Sin embargo, la victoria de Crowley no fue la primera vez que los mercados de predicción erraron en una contienda política, aunque en fallos anteriores las probabilidades dejaban un mayor margen para una sorpresa. En junio, Kalshi y Polymarket asignaron al personaje de reality television Spencer Pratt aproximadamente un 75% de probabilidad de avanzar de la primaria no partidista para alcalde de Los Ángeles a la elección general; en cambio, quedó en tercer lugar. El mes anterior, Kalshi otorgó al congresista Thomas Massie una probabilidad similar de ganar la primaria republicana en el 4.º distrito congresional de Kentucky. Massie perdió ante el challenger respaldado por Trump, Ed Gallrein.

Para algunos observadores, el resultado de esta semana sirvió como recordatorio de que los mercados de predicción no son un reemplazo infalible de los sondeos. El estadístico y analista político Nate Silver reforzó esa perspectiva en una reciente publicación en redes sociales.

"Creo que los mercados de predicción son geniales. Pero la gente debería dejar de tratarlos como magia, y no creo que sean un buen sustituto de los sondeos ni que deban incluirse en los modelos", dijo.

Esta nota fue publicada originalmente en Fortune.com.