Os mercados de previsão, que permitem aos participantes negociar os resultados de eventos futuros, estão ganhando destaque como ferramentas de previsão. No entanto, enfrentam ineficiências estruturais significativas que limitam sua confiabilidade. Questões-chave incluem a falta de "dinheiro burro", oportunidades persistentes de arbitragem e a influência de bots e negociações algorítmicas, que podem distorcer os preços e sinais do mercado. Esses mercados também sofrem de ciclos de feedback auto-reforçadores, desinformação, negociação com informações privilegiadas e baixa liquidez em mercados de nicho. Tais ineficiências podem levar a probabilidades enganosas e resultados injustos, desafiando a eficácia dos mercados como ferramentas de previsão. Abordar essas questões requer repensar a arquitetura subjacente para melhorar a precisão e a confiança nos mercados de previsão.