Los mercados de predicción, que permiten a los participantes comerciar sobre los resultados de eventos futuros, están ganando popularidad como herramientas de pronóstico. Sin embargo, enfrentan importantes ineficiencias estructurales que limitan su fiabilidad. Los problemas clave incluyen la falta de "dinero tonto", oportunidades persistentes de arbitraje y la influencia de bots y el trading algorítmico, que pueden distorsionar los precios y señales del mercado. Estos mercados también sufren de bucles de retroalimentación auto-reforzantes, desinformación, uso de información privilegiada y baja liquidez en mercados nicho. Tales ineficiencias pueden conducir a probabilidades engañosas y resultados injustos, poniendo en duda la efectividad de los mercados como herramientas de pronóstico. Abordar estos problemas requiere repensar la arquitectura subyacente para mejorar la precisión y la confianza en los mercados de predicción.