En 1945, Friedrich Hayek expuso el Problema del Conocimiento al que se enfrenta cualquier sociedad: El problema económico central no es la asignación de recursos, sino cómo utilizar el conocimiento que se dispersa entre millones de individuos. Sostiene que la información es fragmentada, local, dinámica y a menudo oculta. Explica que ningún gobierno o planificador central podrá poseerlo completamente, lo que los convierte en asignadores de recursos ineficientes. Propone los mercados como solución: el conocimiento es descentralizado y los precios son la forma en que la sociedad lo agrega. Esta idea es la base intelectual de los mercados de predicción modernos. Décadas después, en 1988, la Universidad de Iowa lanzó los Mercados Electrónicos de Iowa (IEM), que permitían operaciones de pequeño tamaño en elecciones estadounidenses y eventos macroeconómicos. Los resultados: incluso los mercados débiles y con bajos resultados superaron a las encuestas. Esta fue la primera prueba empírica creíble de que los precios de mercado son agregadores efectivos de las creencias públicas. En los años 2000 siguieron una variedad de experimentos corporativos y de políticas públicas. Google, HP y Microsoft probaron sus propias versiones internas de mercados de predicción para prever lanzamientos de productos y objetivos de ventas. DARPA creó la suya propia para prever eventos geopolíticos. Los resultados fueron consistentes: una amplia participación con incentivos monetarios llevó a previsiones precisas. Luego, en 2015, Philip Tetlock publicó Superforecasting. El libro, que es la culminación de décadas de investigación sobre el juicio humano, muestra que grupos de curiosos y humildes "pronosticadores" superaron de forma espectacular a los analistas de inteligencia y expertos en el ámbito en predicción. Al demostrar que los aficionados inteligentes pueden superar a los expertos, Tetlock puso en duda a las figuras de autoridad y si deberíamos confiar en ellas para predicciones sobre el futuro. Hoy en día, Kalshi cuenta con uno de los mayores repositorios de datos de mercado de alta calidad del mundo. Por primera vez, las creencias públicas en diversos ámbitos —desde la economía, la política y la cultura— se agregan a gran escala a través de los precios de mercado y se actualizan en tiempo real a medida que llega nueva información. Nuestros datos contienen respuestas a preguntas abiertas sobre los mercados de predicción: por qué superan a los métodos tradicionales de agregación de creencias, cómo detectar cambios en el sentimiento colectivo y qué actores impulsan la precisión del mercado. Estos datos propietarios han sido cerrados al público. Estamos lanzando @KalshiResearch para cambiar eso. Invitamos a académicos, investigadores, economistas, filósofos y personas interesadas a trabajar con nosotros para estudiar y descubrir los fundamentos que sustentan la formación de creencias y los mercados de predicción. Como propuso Hayek hace 80 años, los mercados de predicción tienen el potencial de mejorar la toma de decisiones colectiva y la asignación de recursos en la sociedad. El objetivo de Kalshi Research es cumplir su visión.