7 Möglichkeiten, wie KI Prognosemärkte im Jahr 2025 ankurbeln kann

Auf Prognosemärkten können Menschen Verträge kaufen und verkaufen, deren Auszahlungen von zukünftigen Ereignissen abhängen – von Wahlergebnissen bis hin zu Wirtschaftsindikatoren. 

In den Bereichen Krypto, Finanzen und Governance werden diese Tools zunehmend eingesetzt, um Stimmungen zu aggregieren, Risiken abzusichern und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Mit zunehmender Reife der Märkte wird KI ihre Leistungsfähigkeit jedoch auf verschiedene neue Weisen verstärken. 

Nachfolgend sind sieben Bereiche aufgeführt, in denen künstliche Intelligenz die Prognosemärkte im Jahr 2025 und darüber hinaus erheblich ankurbeln könnte.

Bessere Signalextraktion aus Nachrichten und sozialen Medien

Mithilfe der KI-gestützten Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können aktuelle Nachrichten, Social-Media-Chats, Foren und regulatorische Updates analysiert werden, um Stimmungen zu extrahieren und aufkommende Ereignisse zu erkennen. 

PredictionSwap.ai beschreibt sich beispielsweise als Aggregator und KI-Analysetool – es bewertet Kanten, „kennzeichnet Fehlbewertungen“ und bietet Begründungen aus privaten Newsfeeds und Vektordatenbanken.

Solche Tools ermöglichen es den Märkten, Quoten schneller anzupassen. Wenn relevante Nachrichten (wie etwa eine politische Ankündigung der Regierung, eine Rede der Fed usw.) auftauchen, kann KI den Prognosemärkten dabei helfen, diese Änderungen nahezu augenblicklich zu berücksichtigen, im Gegensatz zur üblichen manuellen Recherche oder verzögerten Umfragen.

Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch hybride Mensch-KI-Modelle

Die Kombination menschlicher Einschätzungen (Crowds, Experten) mit KI/ML-Modellen kann die Prognosegenauigkeit deutlich steigern. Aktuelle Studien argumentieren, dass Prognosemärkte und Prognoseturniere in Kombination mit KI nicht nur Erkenntnisse aggregieren, sondern auch die Wissensgenerierung beschleunigen können. 

Ryan H. Murphy schlägt vor Diese Mechanismen könnten einen „Bruch in der Entwicklung des menschlichen Wissens“ darstellen, da sie die erkenntnistheoretische Hebelwirkung von Märkten und Turnieren mit großen historischen Umbrüchen vergleichen, da sie verstreute Informationen in schnelle, nutzbare Prognosen umwandeln.

Empirische Arbeiten stützen diesen hybriden Ansatz: Gepoolte Analysen von Prognoseturnieren und Replikationsmärkten zeigen, dass Prognosemärkte eine robuste Genauigkeit liefern (ca. 73% Genauigkeit der Replikationsergebnisse in gepoolten Studien) schneiden sie oft besser ab als einfache Umfragen. 

Dieses Muster unterstützt die Kombination algorithmischer Skalierung mit menschlichem Urteilsvermögen. Maschinen decken Signale in großem Maßstab auf, während Menschen Kontext und Domänennuancen hinzufügen. Dadurch entstehen besser kalibrierte Wahrscheinlichkeiten als mit jedem dieser Verfahren allein.

Automatisiertes Market Making und Liquiditätsbereitstellung mithilfe von KI

Liquidität ist eine der größten Herausforderungen für Prognosemärkte. KI kann helfen, indem sie Geld-Brief-Spannen dynamisch anpasst, die Liquiditätsbereitstellung steuert und Slippage reduziert. 

Plattformen wie PredictionSwap.ai überwachen bereits Quoten auf mehreren Märkten (z. B. Kalschi + Polymarkt ), Fehlbewertungen erkennen und Handelsvorschläge basierend auf der KI-Analyse von Markt- und Nachrichtendaten machen.

Mit intelligenteren Market-Making-Algorithmen könnten Prognosemärkte zugänglicher werden – Händler hätten weniger Aufwand, geringere Kosten und eine breitere Beteiligung. Dies wiederum könnte Prognosen präzisieren und die Markttiefe insgesamt verbessern.

Risikoerkennung und Manipulationsschutz

Prognosemärkte sind anfällig für ungewöhnliche Aktivitäten: Wash Trading, Front-Running oder Manipulation durch große Akteure. Hier kann KI als Wachhund fungieren. Durch den Einsatz von Anomalieerkennung, Mustererkennung und Betrugserkennungsmodellen können Plattformen verdächtiges Verhalten frühzeitig erkennen.

Zum Beispiel in der jüngsten xAI-Kalshi-Partnerschaft Grok (der Chatbot von xAI) wird Echtzeitanalysen von Nachrichten, Stimmungen und Wirtschaftsindikatoren auf den Ereignismärkten bereitstellen und Händlern und Plattformen möglicherweise dabei helfen, zu erkennen, wann sich Quoten aus legitimen Gründen und nicht aufgrund von Störungen ändern.

Diese Systeme sind nicht narrensicher, aber KI hilft dabei, mehrere Überprüfungsebenen einzubauen – automatische Warnmeldungen, dokumentierte Quellen und Transparenz –, die es bösgläubigen Akteuren erschweren, die Märkte unentdeckt zu verzerren.

Personalisierte Prognosemarktschnittstellen und Beratungsagenten

Nicht jeder, der auf Prognosemärkten handelt, ist ein Vollzeit-Datenanalyst. KI-Agenten können helfen, diese Lücke zu schließen. 

So bietet beispielsweise die Integration von Grok mit Kalshi den Nutzern „schnelle, leicht verständliche Zusammenfassungen komplexer Entwicklungen und Schwankungen der Marktpreise“. Solche Tools helfen Laien dabei, fundierte Wetten abzuschließen, Einstiegshürden zu verringern und zu vermeiden, durch Schlagzeilen in die Irre geführt zu werden.

Surfen ist eine Lösung, die „Prediction Agent“-Module (in ihrem Agentenkatalog) anbietet, die externe KI-Tools verwenden, um Nachrichten und Daten in Echtzeit zu analysieren und dann automatisch Trades zu platzieren oder mit hoher Zuverlässigkeit Vorhersagen vorzuschlagen. 

Diese Beratungsebenen könnten die Beteiligung an Prognosemärkten erweitern und gleichzeitig zur Aufrechterhaltung der Qualität beitragen: Menschen treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Erkenntnissen.

Prognose neuer Ereignistypen durch KI-generierte Daten

Manche Ereignisse lassen sich nur schwer vorhersagen, weil Daten knapp sind: Algorithmenleistung, technische ML-Benchmarks, Klimafolgen oder Ereignisse im Zusammenhang mit neuen Technologien. KI kann dabei helfen, synthetische oder extrapolierte Daten zu generieren, Zukunftsszenarien zu modellieren und neue Ereigniskontrakte vorzuschlagen, die bisher nicht realisierbar waren.

Es entstehen Projekte, die Prognosemärkte mit KI-Engines kombinieren, um neue Ereignistypen vorzuschlagen. 

Zum Beispiel, Unihedge schlägt die Verwendung neuartiger Anreizmechanismen (wie der Harberger-Steuer oder Dynamic PariMutuel) vor, um Prognosemärkte mit unbegrenzter Liquidität über alle Zeiträume hinweg zu ermöglichen und Prognosen für Ereignistypen zu unterstützen, die in älteren Modellen nur schwer aufrechterhalten werden konnten. Obwohl diese Konzepte noch akademischer Natur sind, tragen sie dazu bei, die Machbarkeit von Prognosen zu verbessern. 

Es gibt auch Metakulus Metaculus basiert zwar nicht immer auf echtem Geld, basiert aber auf Reputation und konzentriert sich auf wissenschaftliche, technologische und zukunftsorientierte Durchbrüche. Es prognostiziert oft Dinge, die sich nicht ohne Weiteres mit bestehenden Marktdaten abbilden lassen (z. B. Zeitpläne für den KI-Fortschritt, Klima- oder Wissenschaftssignale), was für die Entwicklung neuartiger Ereignisverträge nützlich ist.

Automatisierte Vergleiche und Streitbeilegung mittels KI

Ein Reibungspunkt auf Prognosemärkten ist die Überprüfung des Ergebnisses eines Ereignisses, die Beilegung von Streitigkeiten und die Abwicklung von Verträgen mit mehrdeutigen Informationen und unsicherer Quellenzuverlässigkeit. 

Durch KI-gestützte Überprüfung (wie etwa Querverweise auf Quellen oder die Analyse natürlicher Sprache für eine Aussage eines Beamten) könnten Sie mithilfe von ML-Orakeln einige menschliche Ressourcen und Arbeitsaufwand einsparen.

Der xAI-Kalshi-Deal legt nahe, dass in die Plattform integrierte Echtzeit-Wirtschaftsindikatoren und Nachrichtenzusammenfassungen den Benutzern dabei helfen könnten, klarer zu erkennen, welche Quellen zu Quotenänderungen geführt haben.

Schnellere und stärker automatisierte Abwicklung schafft Vertrauen. Händler erhalten ihre Auszahlungen schneller, es kommt zu weniger Streitigkeiten und der Aufwand für Plattformen sinkt, wodurch der Betrieb skalierbarer und vorhersehbarer wird.

Einige Kompromisse

Die KI-gestützte Beschleunigung der Prognosemärkte ist vielversprechend, es müssen jedoch echte Kompromisse und Risiken bewältigt werden:

• Datenverzerrung und Halluzinationsrisiko: KI-Modelle können Informationen falsch interpretieren oder falsch darstellen (wie in einigen Berichten zu Groks Ergebnissen zu sehen ist). Die Gewährleistung von Genauigkeit, Quellenvielfalt und Leitplanken ist entscheidend.
• Überanpassung und Modell-Echokammern: Wenn die Modelle der KI zu stark an historischen Daten oder gängigen Narrativen ausgerichtet sind, können den Modellen unerwartete Ereignisse oder ungewöhnliche Szenarien entgehen.
• Ethik, Datenschutz und Regulierung: Datenschutzbedenken spielen bei der Nutzung von Social-Media-Feeds, News Scraping und der öffentlichen Meinung eine Rolle. Auch auf Prognosemärkten gibt es unreguliertes Terrain, daher müssen Plattformen, die KI nutzen, einen Weg durch Transparenz, Lizenzierung und Compliance finden.
• Infrastruktur & Kosten: Echtzeitanalysen, große KI-Modelle und robuste Orakel erfordern Rechenressourcen, Entwicklungsaufwand und Kapital. Nicht alle Plattformen sind in der Lage, Skalierbarkeit zu geringen Kosten zu bieten.

Prognosemärkte der nächsten Generation mit KI?

KI hat das Potenzial, die Leistungsfähigkeit von Prognosemärkten deutlich zu erweitern – schnellere Signalextraktion, hybride Mensch-KI-Prognosen, intelligentere Liquidität, bessere Risikokontrollen, personalisierte Schnittstellen, neuartige Ereignistypen und zuverlässigere Abwicklung. 

Dies sind keine Science-Fiction-Add-ons; viele sind dank Plattformen wie PredictionSwap.ai und Integrationen von xAIs Grok in regulierte Prognosebörsen wie Kalshi bereits in Gang.

Auch hier sind wir noch am Anfang. Erfolg hängt maßgeblich von Design, Transparenz, Regulierung und ethischen Grundsätzen ab. Wenn alles stimmt, könnte dies ab 2025 die Grundlage für Prognosen, Governance und Entscheidungsfindung durch Krypto und mehr bilden.