E173 - Predicciones y apuestas: en_coders market

Resumen

El episodio 173 de enCoders es el especial de Año Nuevo, grabado el 30 de diciembre de 2025, sobre predicciones y apuestas. Mati abre con un quiz de predicciones sobre IA y tecnología para 2026 y los presentadores comentan algunas respuestas (Gartner, Google frente a los asistentes de IA, el rebranding de OpenAI). Luego explica cómo funcionan los mercados de predicción como Polymarket, usando el modelo LMSR (Logarithmic Market Scoring Rule) de Robin Hanson. Lo ilustra con la pregunta «¿llegará enCoders a 2.000 suscriptores en 2026?» y dos apps en Streamlit. La conclusión principal es que el precio funciona como una probabilidad agregada, porque quien ve un precio mal estimado apuesta con dinero real y lo corrige. El modelo acota la pérdida de la casa a B·ln(2). Después hay memes, preguntas de la comunidad (elegir carrera entre ingeniería de software e ingeniería de sistemas) y una ronda de predicciones para 2026 y años posteriores con probabilidades asignadas.

Capítulos

• 00:00
  IntroPresentación del especial de Año Nuevo con predicciones y apuestas. Mati se inspiró en Polymarket y propone un juego, la teoría de los modelos de casas de apuestas con un ejemplo en código, y las predicciones del equipo.
• 02:58
  Quiz sobre PrediccionesQuiz en una plataforma online con preguntas de sensación, no de respuesta correcta. Cubre el uso de IA generativa en empresas (Gartner, más del 80% en 2026), el 41% del código generado por IA, una canción de IA número uno, ChatGPT frente a Google, el precio de la RAM, el futuro del rol de data scientist, demandas por decisiones de modelos de IA, hasta qué modelo llegará OpenAI, el open source en LLM y los mejores prompts escritos por otros modelos. Se discute que el link y la redacción de las preguntas eran ambiguos y que hay que dar más tiempo para quienes escuchan sin ver el chat.
• 15:10
  Discusión sobre algunas prediccionesCris comenta que 2026 es el año en que la IA debe pasar a producción y que Gartner estira el ciclo de hype. Sobre Google, sostiene que la gente seguirá «googleando» aunque por detrás haya un LLM (Gemini, modo IA). También opina que OpenAI podría hacer un rebranding porque GPT-5 no fue tan bueno. El chat aporta chistes sobre «me traspapelé» y «me ha discado».
• 20:06
  Contexto de PolymarketMati cuenta su interés en Polymarket, que suele predecir mejor que medios y expertos. Pone el ejemplo de las elecciones presidenciales de Chile, donde el mercado daba al ganador alrededor de 96–98% días antes. Aclara que estos mercados no buscan ganarle a la casa, sino que la gente arbitre la probabilidad real, a diferencia de las apuestas deportivas, que fijan un margen.
• 22:42
  Ejemplo de predicción de mercado - Ejemplo con código y teoríaCon la pregunta «¿llegará enCoders a 2.000 suscriptores en 2026?» se explican las shares de sí/no, que pagan 1 dólar si se cumple. Se presenta la fórmula LMSR de Robin Hanson, con el parámetro B y las cantidades Q1 y Q2, y su parecido con softmax. Los precios quedan entre 0 y 1 y suman 1. La pérdida máxima de la casa está acotada por B·ln(2), y comprar sube el precio (de 0,50 a 0,51 y a 0,60 con más shares). En la app de Streamlit, 1 dólar compra solo 24,95 shares porque el precio sube al comprar, y se calcula con la función de costo (integral). El costo inicial del mercado es 13,8 con B=20. La casa pierde en valor esperado si las probabilidades están bien estimadas y solo gana si están muy mal estimadas. Polymarket cobra comisión solo a los ganadores. Se menciona Manifold (dinero ficticio), los AMM y la crítica de que el precio no es exactamente una probabilidad. También se mencionan casos de fallo, como la subestimación de Trump.
• 59:21
  MemesMeme sobre «los LLM son magia» frente al «es solo álgebra lineal»: Cris dice que Claude Code le parece magia, mientras Mati y Rodo defienden que es matemática. Otros memes tratan el vibe coding, las universidades (Rodo cree que van a morir; Mati asigna 80%) y un 72 en póker. Mati comenta que le gustaría hacer un mercado de predicción con puntos ficticios en el trabajo. Distingue las casas de apuestas deportivas, que parten de una probabilidad y le añaden un margen a la cuota, y advierte de los problemas serios de las apuestas. También se menciona la anécdota de Hammer, con un incendio en una turbina antes de despegar hacia Japón.
• 01:11:22
  Preguntas y comentarios de la comunidadResponden a una pregunta de Mau sobre elegir entre ingeniería de software e ingeniería de sistemas. Dicen que hay mucha demanda de gente que sepa crear software, pero que la competencia es mayor y conviene elegir lo que a uno le guste. Concluyen que hay que entender el diseño de software y saber revisar el código aunque se use un LLM, y que el sueldo seguirá siendo bueno. También responden otra pregunta del chat sobre los mercados de Polymarket.
• 01:16:18
  Predicciones para el 2026Ronda de predicciones con probabilidades: los videos generados por IA «la van a romper» (80%), Gemini superior a GPT (90–95%), crecimiento de la demanda de desarrolladores de software (90%), enCoders llega a 2.000 suscriptores (cerca de 85–91%, con la pregunta de si ocurre hacia el capítulo 200). También hay predicciones sobre un evento de enCoders y un videojuego generativo (40–70%). Otras: famosos con robots guardaespaldas (5–60%), aparición de otro competidor de Nvidia (10–15%), AGI, energía de fusión hacia 2030 (73%), que Inés tenga nociones de ciencia de datos (100%) y que «alucinar» se vuelva jerga cotidiana (15–20%).
• 01:28:31
  CierreMati cierra deseando feliz año y agradeciendo a la comunidad. Invita a seguir comentando las predicciones en Discord y adelanta que el próximo episodio será la segunda parte de algoritmos y estructuras de datos o de interpretabilidad.

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