Andy Hall, professeur à Stanford et conseiller auprès de a16z et Meta, a proposé d'utiliser des agents d'IA pour améliorer la liquidité sur les marchés de prédiction politique. L'équipe de Hall a développé un ensemble de données révélant que seulement 1,3 % des contrats politiques sur ces marchés disposent d'une liquidité suffisante. Pour remédier à cela, Hall suggère de lister des contrats sur des questions sociétales majeures, de rémunérer les teneurs de marché pour fournir une liquidité initiale, d'employer des agents d'IA pour négocier dans des domaines sous-représentés, et de standardiser les définitions ainsi que les règles de règlement sur toutes les plateformes. Ces mesures visent à attirer les traders et à transformer les marchés de prédiction en outils fiables pour couvrir le risque politique.