¿Cuáles son las señales débiles a tener en cuenta en el ecosistema criptográfico? En esta nueva crónica mensual, destaco dos tendencias emergentes que podrían marcar el futuro de la Web3: los mercados de predicción, auténticos indicadores adelantados de la realidad, y la economía de los creadores, en plena transformación con modelos inéditos como el de Zora. Análisis.
Señales débiles que no hay que subestimar
Cada mes, en esta columna, compartiré dos o tres señales débiles que me hayan llamado la atención. El objetivo es destacar proyectos criptográficos aún poco conocidos, a menudo dotados de mecanismos innovadores, a veces incluso todavía en fase experimental.
Interesarse por este tipo de proyectos presenta varias ventajas. De hecho, ser un usuario precoz (early user) de ciertos protocolos no solo permite exponerse a futuros aidrops, sino también subirse a la ola si la narrativa despega y se beneficia de una creciente exposición mediática.
Para tener éxito en el ejercicio de posicionarse en señales débiles, es esencial deshacerse de los prejuicios: el hecho de que una idea haya fracasado en el pasado no significa que no vaya a encontrar un ajuste entre el producto y el mercado (Product Market Fit) con otro equipo, una ejecución diferente.
Dicho esto, conviene ser prudente con los proyectos recientes. De hecho, el riesgo de piratería suele ser mayor que en los protocolos probados y auditados regularmente. Además, las criptomonedas asociadas a estos proyectos jóvenes suelen ser más volátiles que los activos establecidos, como el Bitcoin o el Ether.
En esta primera edición, abordaremos dos temas que me han llamado especialmente la atención en las últimas semanas: los mercados de predicción (prediction markets) y la economía de los creadores.
Los mercados de predicción: una utilidad pública insospechada
Los mercados de predicción se asimilan a menudo, erróneamente, a simples plataformas de apuestas deportivas. Sin embargo, se diferencian fundamentalmente de ellas.
Mientras que las apuestas deportivas son un juego de azar, los mercados de predicción se asemejan más a los mercados financieros, en los que los usuarios apuestan por escenarios futuros basándose en sus conocimientos y análisis.
Además, los mercados de predicción no se limitan a las apuestas deportivas. Un mercado puede referirse a unas elecciones políticas, una decisión de política monetaria, el resultado de un evento mediático, etc. Un ejemplo llamativo: en las últimas elecciones presidenciales estadounidenses, los mercados de predicción anticiparon mejor la victoria de Donald Trump que las encuestas tradicionales. Esta eficacia se explica en gran parte por el hecho de que los participantes arriesgan su dinero. Por lo tanto, tienen un gran interés en acertar. Además, hemos observado un comportamiento bastante revelador de la fiabilidad de los mercados de predicción: las carteras recién creadas a veces toman posiciones con un tamaño y un timing bastante oportunos.
Esto es lo que se denomina «información privilegiada (indiser)», y es una de las características fundamentales de los mercados de predicción: el delito de uso de información privilegiada no existe (por el momento). Las personas que se benefician de una ventaja informativa sobre el resultado de un evento tienen, por lo tanto, todo el interés en apostar para embolsarse ganancias sin temor a posibles acciones legales.
Un caso reciente ilustra perfectamente este fenómeno: en la plataforma Polymarket, un mercado denominado «Nobel Peace Prize Winner 2025» vio cómo sus cuotas se invertían repentinamente a favor de María Corina Machado, cuando Yulia Navalnaya era la gran favorita.
Aproximadamente 10 horas más tarde, María Corina Machado recibió efectivamente el premio. El operador que provocó este cambio disponía claramente de información que el resto del mercado no tenía.
Lo que esto nos enseña es que los mercados de predicción pueden ser una fuente de información especialmente valiosa. Por ejemplo, a los inversores les interesa anticipar la próxima decisión de política monetaria de la Reserva Federal.
En la actualidad existen numerosos mercados de predicción, cada uno con sus particularidades. No obstante, el sector está dominado por Polymarket y Kalshi, dos gigantes por los volúmenes que registran:
A modo de ejemplo, Polymarket registra 841,5 millones de dólares, mientras que Kalshi registra 909 millones de dólares en volúmenes durante la semana del 6 al 12 de octubre.
Otros mercados de predicción, como Limitless o Myriad, aunque más modestos en términos de volumen, ofrecen interesantes funcionalidades: apuestas orientadas a las criptomonedas, una experiencia de usuario superior, etc.
Son precisamente estos actores los que sigo con especial atención: podrían beneficiarse de una gran exposición mediática cuando Polymarket salga a bolsa.
Pensemos en la popularidad de la que se beneficiaron todos los intercambios descentralizados (DEX) de contratos perpetuos tras el lanzamiento de Aster (apoyado públicamente por Changpeng Zhao, fundador de Binance). Creo que asistiremos a un fenómeno relativamente similar cuando Polymarket cotice en bolsa y los demás mercados de predicción lancen sus tokens.
Por lo tanto, existe la oportunidad de interactuar con estos mercados de predicción y ser potencialmente elegible para un airdrop cuyo precio del token podría verse impulsado por el hype de los mercados de predicción.
La economía de los creadores con Zora
Si hay otro proyecto que me ha llamado la atención en las últimas semanas, ese es Zora, una aplicación social que está experimentando con un sistema de monetización particular. De hecho, cada perfil, e incluso cada publicación, está vinculado a una criptomoneda. Es lo que se conoce como «content coins» y «creator coins».
El principio es el siguiente: cada creador recibe una parte de las comisiones por las transacciones de sus content coins/creator coins. Los usuarios pueden especular con un contenido/creador que puede hacerse viral o simplemente apoyar a sus creadores favoritos a modo de propina, acumulando criptomonedas vinculadas a sus contenidos.
Esta nueva forma de monetizar el contenido es aún totalmente experimental y no hay garantía de que tenga éxito. Sin embargo, este tipo de experimentos me llaman la atención porque son un terreno fértil para más experimentación.
Por ejemplo, un analista de Messari está probando un modelo innovador: toma posiciones de trading en público en Zora y, si obtiene ganancias, utiliza un porcentaje para recomprar su creator coin. Esto crea una presión compradora que podría hacer subir el precio del token, lo que incita a los titulares a conservar su creator coin más allá de la simple especulación viral.
Otro ejemplo: un analista on-chain ofrece acceso a su grupo privado de Telegram a cambio de 2,5 millones de su moneda creadora. A continuación, quema 2 millones de tokens y se queda con el resto para remunerar su trabajo.
El objetivo aquí no es destacar la moneda X o Y, sino demostrar cómo el modelo de Zora y los experimentos relacionados con él pueden suponer un nuevo impulso para la economía de los creadores, al tiempo que benefician a los titulares.
Estas dos señales débiles son solo un adelanto de las dinámicas emergentes que pretendo seguir explorando en las próximas ediciones. El objetivo sigue siendo el mismo: ayudarle a identificar, comprender y, potencialmente, aprovechar los proyectos que están dando forma hoy a la criptomoneda del mañana.
Fuente: Artemis
