Perspectiva de los ensayos de futarchy: cuando la gobernanza se encuentra con los mercados de predicción, el juego y la reflexión sobre el paradigma de toma de decisiones DAO

En marzo de 2025, Optimism lanzó un audaz experimento de innovación en gobernanza. A través de un mecanismo llamado futarchy, 5 millones de tokens OP fueron invertidos en un experimento social de 21 días. Esto no solo fue una exploración de la viabilidad de los mercados de predicción en la gobernanza en cadena, sino también un enfrentamiento directo a las contradicciones profundas de los mecanismos de decisión descentralizados. ¿Qué es futarchy? En términos simples, permite a los participantes intercambiar activos reales por tokens condicionales, y decidir la aprobación de propuestas de gobernanza mediante la valoración del mercado: si crees que una propuesta aumentará el precio del token, compras “aprobado”; si no, compras “rechazado”. Este concepto suena perfecto: vincular los intereses individuales con los objetivos colectivos, lo que en teoría puede estimular un pensamiento más profundo y juicios más precisos. Pero cuando este mecanismo se implementa realmente en la cadena, la complejidad de la realidad supera con creces las expectativas.

Orígenes teóricos y dificultades prácticas del futarchy

El futarchy, propuesto por el economista Robin Hanson a principios del siglo XX, fue calificado por The New York Times como “el término de moda de 2008”. Su idea central es “votar por valores, apostar por creencias” — la ciudadanía decide democráticamente qué quiere (valores), y luego, mediante mercados de predicción, determina qué políticas pueden lograr esos objetivos (creencias). En teoría, esta separación permite que la sabiduría colectiva supere los prejuicios individuales. Pero la duda del economista Tyler Cowen es contundente: “Los valores y las creencias están intrínsecamente ligados. La gente afirma buscar igualdad social, pero su apoyo a las políticas suele basarse en preferencias ideológicas, no en predicciones racionales de los efectos de las políticas.”

El experimento de Optimism enfrenta esta paradoja fundamental. La cuestión central es: si un proyecto recibe 1 millón de OP como incentivo, ¿cuál de los protocolos tendrá la mayor variación en el valor total bloqueado (TVL) en tres meses? Veintitrés proyectos compiten, y los participantes negocian con OP-PLAY (tokens simulados). Al final, Rocket Pool, SuperForm, Balancer & Beets, Avantis y Polynomial lograron financiamiento gracias a las predicciones del mercado. Pero los resultados incómodos siguieron: en abril de 2025, los datos publicados por la organización mostraron que los proyectos seleccionados por futarchy no aumentaron su TVL real: Rocket Pool se mantuvo igual, SuperForm cayó 1.2 millones de dólares, Balancer & Beets bajaron 13.7 millones de dólares. En total, los cinco proyectos vieron una caída conjunta de 15.8 millones de dólares en TVL.

¿Por qué fallan los mercados de predicción? Defectos de diseño y dilemas de los participantes

La raíz del problema radica en el diseño de los indicadores. El TVL se mide en dólares, y el valor en dólares está altamente correlacionado con la volatilidad de activos principales como ETH. Cuando el precio de Ethereum sube, los protocolos con mayor cantidad de ETH bloqueado parecen tener un aumento significativo, aunque en realidad no hayan hecho nada. Como señala @joanbp: “Si el precio de ETH sube, los protocolos con mucho ETH parecen tener un gran aumento, pero en realidad no han hecho nada.” Esto significa que los participantes en realidad están apostando por el precio del token, no por la calidad del proyecto.

Además, el uso de tokens simulados también reduce la precisión de las predicciones. Los datos del experimento muestran que el 41% de los participantes realizaron operaciones de cobertura en los últimos tres días — comprando tokens “ascendentes” y “descendentes” para mitigar riesgos. Este comportamiento de “hacer trampa” refleja los altos costos cognitivos y la asimetría de información. Un participante, Milo, confesó: “Siento que no aporté ninguna percepción especial, más bien diluí la influencia de quienes realmente entienden los proyectos.”

La mala experiencia del usuario agrava aún más el problema. Una predicción requiere 6 interacciones en la cadena, y en promedio cada participante realiza solo 13.6 transacciones. Aunque hubo 2262 visitantes, la tasa de conversión fue solo del 19%, y la participación en la gobernanza con OP fue del 13.48%. La falta de transparencia en la información también es un gran obstáculo: el 45% de los proyectos no revelaron sus planes de desarrollo a los predictores, lo que llevó a predicciones que se desviaron mucho de la realidad — por ejemplo, la predicción de Balancer mostró un aumento 26.4 millones de dólares mayor que la estimación propia del proyecto. Estos datos desmitifican la hipótesis idealista del futarchy: la sabiduría colectiva requiere una participación profunda, transparencia informativa y una estructura de incentivos razonable, no solo mecanismos de mercado.

La profecía autocumplida: la paradoja en la toma de decisiones de gobernanza

La contradicción central del futarchy radica en que rompe la frontera tradicional entre mercados de predicción y toma de decisiones. En los mercados de predicción convencionales, los participantes predicen resultados externos. Pero en la gobernanza de futarchy, la predicción misma es la decisión, y la valoración del mercado determina directamente la asignación de recursos. Esto crea un ciclo de profecía autocumplida: si la mayoría predice que un proyecto tendrá éxito y recibe incentivos, ese proyecto efectivamente obtendrá financiamiento, facilitando su éxito esperado. Por otro lado, incluso si un proyecto tiene potencial real, si el mercado lo desacredita, la falta de recursos lo condena al fracaso.

Este mecanismo también induce a los participantes a un dilema: por un lado, seguir las tendencias y apoyar proyectos populares para asegurar financiamiento (pero con beneficios diluidos); por otro, apostar por proyectos menos conocidos en busca de retornos excesivos (pero asumiendo mayores riesgos). Más irónico aún, en la clasificación de los “mejores predictores” del experimento, los Badge Holders, considerados expertos en el ecosistema OP, tuvieron la menor tasa de acierto. En cambio, una cuenta anónima que realizó 404 transacciones de trading de alta frecuencia, @joanbp, quedó en la cima, demostrando que los verdaderos ganadores son los traders, no los analistas.

El futuro del futarchy: de los casinos a la gobernanza compartida

Aunque este experimento reveló muchos problemas, también abrió una ventana para la innovación en gobernanza. El futarchy combina “votar” y “apostar”, usando incentivos financieros para que los participantes asuman costos reales en la toma de decisiones. Esta característica puede activar a los grupos considerados “Degen” (especuladores) en Web3, transformándolos de simples observadores motivados por la ganancia en co-gobernantes del ecosistema.

La clave está en el diseño institucional. Los buenos indicadores deben cumplir con tres condiciones: ser altamente medibles, apuntar en la dirección correcta y ser difíciles de manipular mediante técnicas financieras simples. El TVL en dólares claramente no cumple con la última condición. Opciones más adecuadas podrían ser métricas multidimensionales como la actividad en la cadena, la innovación en protocolos o el crecimiento de usuarios. Además, reducir las barreras de participación — disminuir las interacciones en la cadena, aumentar la transparencia informativa y optimizar la interfaz de usuario — puede transformar a los participantes de “jugadores torturados” a “gobernantes reflexivos”.

El valor real del futarchy no reside en resolver perfectamente los problemas de gobernanza, sino en revelar una posibilidad: la gobernanza DAO no tiene que ser solo una negociación racional aburrida, sino también una formación de consenso profundamente gamificada. Cuando el futarchy logra anclar eficazmente la energía especulativa de los Degen en el interés público, hacer que las apuestas sean una forma de juicio, y que el arbitraje se convierta en contribución, puede activar el espíritu de “Regen” (regeneración) que Web3 debe tener en su gobernanza. La lección más profunda de este experimento quizás sea que las decisiones futuras de los DAO podrían requerir modelos híbridos — combinando la transparencia de la votación democrática con los incentivos del mercado, en una evolución constante en tensión, para formar mecanismos de decisión colectiva más resilientes.