Tendências futuras e competição entre ecossistemas nos mercados de previsão

I. Por que os mercados de previsão estão entrando em uma nova fase em 2024–2025?

Os mercados de previsão não são novidade, mas durante muito tempo permaneceram restritos a experimentos de nicho. A verdadeira transformação aconteceu após 2024, quando os mercados de previsão passaram a reunir simultaneamente três condições essenciais: usabilidade, necessidade e escalabilidade.

Primeiro, usabilidade: o avanço das soluções de Layer 2 e a redução dos custos de transação on-chain tornaram a criação e negociação de eventos de previsão muito mais acessível. Segundo, necessidade: diante de um cenário global cada vez mais incerto, os participantes do mercado demandam muito mais “julgamento probabilístico” do que “narrativas de certeza”. Por fim, escalabilidade: os mercados de previsão ultrapassaram os limites da política e do entretenimento, expandindo-se para finanças, tecnologia e comportamento on-chain.

A soma desses fatores converteu os mercados de previsão de “experimentos curiosos” em módulos financeiros com potencial de infraestrutura.

II. EventFi: de “previsão” à “financeirização de eventos”

1. Do mercado de previsão ao EventFi

Na essência, um mercado de previsão responde à pergunta: Qual a probabilidade de um evento acontecer? O EventFi busca responder: Quantas soluções financeiras podem ser estruturadas em torno de um evento?

Na visão EventFi, os mercados de previsão são apenas a camada base—they fornecem âncoras probabilísticas, não o produto final.

2. Estruturas avançadas em EventFi

Com base nos mercados de previsão, podem surgir diversas novas modalidades:

• Mercados condicionais de eventos: Por exemplo, “Se A acontecer, B ocorrerá?”
• Mercados compostos de eventos: Agrupamento ou separação das probabilidades de múltiplos eventos
• Índices de eventos: Probabilidades ponderadas para grupos de eventos correlacionados
• Ferramentas de hedge de eventos: Integradas ao mercado à vista, opções e contratos perpétuos

Isso indica que os mercados de previsão tendem a deixar de ser produtos isolados e passar a compor a camada probabilística dentro de um ecossistema de derivativos mais amplo.

III. IA × mercados de previsão: do julgamento humano ao consenso homem-máquina

1. O verdadeiro papel da IA em mercados de previsão

Um equívoco frequente é: “Se a IA se tornar suficientemente poderosa, os mercados de previsão ainda terão relevância?” Na prática, mercados de previsão e IA lidam com diferentes tipos de incerteza.

• A IA é altamente eficiente no processamento de dados históricos e informações estruturadas.
• Os mercados de previsão agregam conhecimento disperso, julgamento subjetivo e sinais não estruturados.

Assim, a IA tende a potencializar os mercados de previsão, não a substituí-los.

2. Principais áreas de integração entre IA e mercados

Na prática, a IA pode atuar em:

• Seleção de eventos: Identificar quais eventos têm potencial para se tornarem mercados
• Detecção de anomalias: Apontar manipulações, wash trading ou negociações irracionais
• Comparação de probabilidades: Analisar divergências entre previsões de modelos e preços de mercado

Quando as previsões da IA e as probabilidades do mercado divergem de forma consistente, isso passa a ser um sinal relevante para negociação ou pesquisa.

IV. Privacidade e compliance: caminhos potenciais para mercados de previsão ZK

1. O “teto de compliance” nos mercados de previsão

Os mercados de previsão, por sua natureza, cruzam diversas fronteiras sensíveis:

• Eventos futuros
• Incentivos financeiros
• Assimetria de informações

Por isso, ocupam frequentemente uma zona cinzenta do ponto de vista legal na maioria das jurisdições. Para instituições, o maior desafio não é tecnológico—é a dificuldade de conciliar compliance e privacidade.

2. Avanços estruturais possíveis com ZK

Provas de conhecimento zero abrem um novo caminho para o equilíbrio nos mercados de previsão:

• A identidade do usuário pode ser verificada sem exposição pública.
• As operações de negociação podem ser auditadas sem revelar estratégias.
• A liquidação dos resultados é confiável, mantendo os processos privados.

Com esse modelo, os mercados de previsão podem evoluir de “aplicações de alto risco” para ferramentas institucionais auditáveis e controláveis.

V. Competição entre plataformas e diferenciação de modelos de negócios

1. Mercados de previsão movidos por tráfego

• Utilizam eventos em destaque para atrair novos usuários
• Priorizam facilidade de uso e engajamento
• Se assemelham a plataformas de conteúdo e informação

Os riscos incluem:

• Ciclos de vida curtos dos eventos dificultam a retenção dos usuários.

2. Mercados de previsão profissionais

• Foco na eficiência de capital e profundidade
• Voltados para traders profissionais e instituições de pesquisa
• Mecanismos complexos, mas sinais de alta qualidade

Essas plataformas tendem a se consolidar como o “Probability Bloomberg”.

3. Mercados de previsão baseados em ferramentas

• Não utilizam volume de negociação como principal indicador
• Oferecem suporte à tomada de decisão para DAOs, fundos e equipes de pesquisa
• Servem como ferramentas internas, não como produtos voltados ao público

No futuro, é provável que esses três modelos coexistam, em vez de se substituírem.

VI. Desafios estruturais nos mercados de previsão

Mesmo com uma perspectiva de longo prazo, os mercados de previsão enfrentam desafios persistentes:

• Liquidez altamente concentrada: a maioria dos recursos se concentra em poucos eventos.
• Alto custo de criação de eventos: eventos de qualidade são muito mais raros do que boas interfaces de negociação.
• Curva de aprendizado acentuada: o pensamento probabilístico não é intuitivo para a maioria dos usuários.
• Incerteza regulatória contínua

Essas limitações indicam que os mercados de previsão dificilmente terão crescimento explosivo como Meme coins ou DeFi. Em vez disso, tendem a evoluir de forma gradual.

VII. A forma definitiva dos mercados de previsão: probabilidade como infraestrutura

Em uma perspectiva macro, o valor definitivo dos mercados de previsão não está na receita das negociações, mas na informação que geram para todo o sistema.

Quando os preços dos mercados de previsão são:

• Citados por instituições de pesquisa
• Utilizados como referência para governança de protocolos
• Incorporados em modelos de IA
• Servem como sinais para decisões macro

Deixam de ser apenas aplicações e passam a compor a infraestrutura probabilística do ecossistema.