7 Cara AI Dapat Meningkatkan Pasar Prediksi di Tahun 2025

Pasar prediksi memungkinkan orang membeli dan menjual kontrak yang pembayarannya bergantung pada peristiwa masa depan—mulai dari hasil pemilu hingga indikator ekonomi. 

Dalam dunia kripto, keuangan, dan tata kelola, perangkat-perangkat ini semakin banyak digunakan untuk mengumpulkan sentimen, melindungi risiko, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Namun, seiring pasar semakin matang, AI siap memperkuat kekuatannya dalam beberapa cara baru. 

Berikut adalah tujuh area di mana kecerdasan buatan dapat secara signifikan meningkatkan pasar prediksi pada tahun 2025 dan seterusnya.

Ekstraksi Sinyal yang Lebih Baik dari Berita & Media Sosial

Pemrosesan bahasa alami (NLP) bertenaga AI dapat mengurai berita terkini, obrolan media sosial, forum, dan pembaruan peraturan untuk mengekstrak sentimen dan mendeteksi peristiwa yang sedang berkembang. 

PrediksiSwap.ai , misalnya, menggambarkan dirinya sebagai agregator dan alat analisis AI—ia memberi peringkat keunggulan, “menandai kesalahan harga,” dan menawarkan alasan yang diambil dari umpan berita pribadi dan basis data vektor.

Alat-alat semacam itu memungkinkan pasar menyesuaikan peluang lebih cepat. Jika berita relevan muncul (seperti pengumuman kebijakan pemerintah, pidato The Fed, dll.), AI dapat membantu pasar prediksi dalam merefleksikan perubahan ini hampir seketika, berbeda dengan riset manual atau jajak pendapat yang biasanya terlambat.

Peningkatan Akurasi Perkiraan melalui Model Hibrida Manusia-AI

Menggabungkan penilaian manusia (masyarakat, pakar) dengan model AI/ML dapat meningkatkan akurasi prakiraan secara signifikan. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa pasar prediksi dan turnamen prakiraan, ketika digunakan bersama AI, tidak hanya mengumpulkan wawasan—tetapi juga dapat mempercepat penciptaan pengetahuan. 

Ryan H. Murphy menyarankan Mekanisme ini mungkin merupakan “jeda dalam perluasan pengetahuan manusia”, yang menyamakan leverage epistemik pasar dan turnamen dengan pergeseran historis yang besar karena mekanisme ini menyalurkan informasi yang tersebar ke dalam prakiraan yang cepat dan dapat digunakan.

Pekerjaan empiris mendukung pendekatan hibrida ini: analisis gabungan dari turnamen perkiraan dan pasar replikasi menunjukkan pasar prediksi memberikan akurasi yang kuat (sekitar 73% akurasi pada hasil replikasi dalam studi gabungan), seringkali mengungguli survei sederhana. 

Pola tersebut mendukung penggabungan skala algoritmik dengan penilaian manusia. Mesin memunculkan sinyal dalam skala besar, sementara manusia menambahkan konteks dan nuansa domain, menghasilkan probabilitas yang lebih terkalibrasi daripada keduanya sendiri.

Pembuatan Pasar Otomatis & Penyediaan Likuiditas Menggunakan AI

Likuiditas merupakan salah satu tantangan terbesar bagi pasar prediksi. AI dapat membantu dengan menyesuaikan spread bid-ask secara dinamis, mengelola penyediaan likuiditas, dan mengurangi slippage. 

Platform seperti PredictionSwap.ai sudah memantau peluang di berbagai pasar (misalnya Kalsi + Polipasar ), mendeteksi kesalahan harga, dan memberikan saran perdagangan berdasarkan analisis AI terhadap data pasar dan berita.

Dengan algoritma pembuat pasar yang lebih cerdas, pasar prediksi dapat menjadi lebih mudah diakses—para pedagang akan menghadapi gesekan yang lebih rendah, biaya yang lebih rendah, dan partisipasi yang lebih luas. Hal ini, pada gilirannya, dapat mempertajam prakiraan dan meningkatkan kedalaman pasar secara keseluruhan.

Pengamanan Deteksi dan Manipulasi Risiko

Pasar prediksi rentan terhadap aktivitas yang tidak biasa: wash trading, front-running, atau manipulasi oleh aktor-aktor besar. Dalam hal ini, AI dapat berperan sebagai pengawas. Dengan menggunakan deteksi anomali, pengenalan pola, dan model deteksi penipuan, platform dapat menandai perilaku mencurigakan sejak dini.

Misalnya saja, baru-baru ini Kemitraan xAI-Kalshi Grok (chatbot xAI) akan memberikan analisis berita, sentimen, dan indikator ekonomi secara real-time pada pasar peristiwa, yang berpotensi membantu pedagang dan platform memahami kapan peluang bergerak karena alasan yang sah dibandingkan dengan gangguan.

Sistem ini tidak sepenuhnya aman, tetapi AI membantu membangun lapisan tinjauan—peringatan otomatis, sumber terdokumentasi, dan transparansi—yang mempersulit pelaku yang beritikad buruk untuk mendistorsi pasar tanpa terdeteksi.

Antarmuka Pasar Prediksi Pribadi & Agen Penasihat

Tidak semua orang yang berdagang di pasar prediksi adalah analis data purnawaktu. Agen AI dapat membantu menjembatani kesenjangan tersebut. 

Misalnya, integrasi Grok dengan Kalshi akan menawarkan kepada pengguna "ringkasan perkembangan kompleks dan fluktuasi harga pasar yang cepat dan mudah dipahami." Alat-alat semacam itu membantu mereka yang awam membuat taruhan yang tepat, mengurangi hambatan masuk, dan menghindari kesesatan akibat berita utama yang ramai.

Ombak adalah salah satu solusi yang menawarkan modul “Agen Prediksi” (dalam katalog agen mereka) yang menggunakan alat AI eksternal untuk menganalisis berita dan data waktu nyata, lalu secara otomatis melakukan perdagangan atau menyarankan prediksi dengan keyakinan tinggi. 

Lapisan penasihat ini dapat memperluas partisipasi dalam pasar prediksi sekaligus membantu menjaga kualitas: orang membuat keputusan berdasarkan data dan wawasan.

Peramalan Jenis Peristiwa Baru yang Diaktifkan oleh Data yang Dihasilkan AI

Beberapa peristiwa sulit diprediksi hanya karena keterbatasan data: kinerja algoritma, tolok ukur teknis ML, hasil iklim, atau peristiwa yang melibatkan teknologi baru. AI dapat membantu menghasilkan data sintetis atau ekstrapolasi, memodelkan skenario ke depan, dan menyarankan kontrak peristiwa baru yang sebelumnya tidak memungkinkan.

Bermunculan proyek yang menggabungkan pasar prediksi dengan mesin AI untuk mengusulkan jenis peristiwa baru. 

Sebagai contoh, Unihedge mengusulkan penggunaan mekanisme insentif baru (seperti Harberger Tax/Dynamic PariMutuel) untuk memungkinkan pasar prediksi dengan likuiditas tak terbatas di seluruh cakrawala waktu, dan untuk mendukung peramalan pada jenis peristiwa yang sulit dipertahankan dalam model lama. Meskipun masih bersifat akademis, desain ini membantu mendorong jenis peramalan yang layak. 

Ada juga Metakulus Meskipun tidak selalu berupa uang sungguhan, Metaculus berbasis reputasi dan berfokus pada terobosan ilmiah, teknologi, dan berorientasi masa depan. Metaculus sering kali memprediksi hal-hal yang tidak mudah dipetakan ke dalam data pasar yang ada (misalnya, linimasa perkembangan AI, sinyal iklim atau sains), yang berguna untuk membayangkan kontrak-kontrak acara baru.

Penyelesaian Sengketa & Penyelesaian Otomatis melalui AI

Titik gesekan dalam pasar prediksi adalah memverifikasi hasil suatu peristiwa, menyelesaikan perselisihan, dan menyelesaikan kontrak dengan informasi yang ambigu dan keandalan sumber yang tidak pasti. 

Dengan verifikasi yang dibantu AI (seperti referensi silang sumber atau menganalisis bahasa alami untuk pernyataan dari seorang pejabat), Anda dapat menghemat sumber daya manusia dan tenaga kerja dengan oracle ML.

Kesepakatan xAI–Kalshi menunjukkan bahwa indikator ekonomi waktu nyata dan ringkasan berita yang terintegrasi ke dalam platform dapat membantu pengguna melihat lebih jelas sumber mana yang mendorong perubahan peluang.

Penyelesaian yang lebih cepat dan otomatis membangun kepercayaan. Trader menerima pembayaran lebih cepat; lebih sedikit perselisihan yang terjadi; dan biaya overhead untuk platform berkurang, membuat operasi lebih terukur dan terprediksi.

Beberapa Kompromi

Peningkatan kekuatan AI dalam pasar prediksi memang menjanjikan, tetapi ada risiko dan trade-off nyata yang harus dikelola:

• Bias data dan risiko halusinasiModel AI dapat salah menafsirkan atau salah merepresentasikan informasi (seperti yang terlihat dalam beberapa laporan seputar hasil Grok). Memastikan akurasi, keragaman sumber, dan batasan adalah kuncinya.
• Overfitting & model ruang gema:jika model AI terlalu disesuaikan dengan data historis atau narasi arus utama, model mungkin melewatkan peristiwa angsa hitam atau skenario yang tidak biasa.
• Etika, privasi & regulasiKekhawatiran privasi muncul saat menggunakan umpan media sosial, pengumpulan berita, dan sentimen publik. Terdapat pula wilayah yang belum diatur dalam pasar prediksi, sehingga platform yang menggunakan AI perlu menemukan jalan keluar melalui transparansi, perizinan, dan kepatuhan.
• Infrastruktur & biayaAnalisis waktu nyata, model AI berskala besar, dan oracle yang tangguh membutuhkan sumber daya komputasi, upaya rekayasa, dan modal. Tidak semua platform diposisikan untuk menghadirkan skalabilitas dengan biaya rendah.

Pasar Prediksi Generasi Berikutnya dengan AI?

AI berpotensi untuk secara signifikan memperkuat apa yang dapat dilakukan pasar prediksi—ekstraksi sinyal yang lebih cepat, peramalan hibrida manusia-AI, likuiditas yang lebih cerdas, pengendalian risiko yang lebih baik, antarmuka yang dipersonalisasi, jenis peristiwa baru, dan penyelesaian yang lebih andal. 

Ini bukanlah tambahan fiksi ilmiah; banyak yang sudah berjalan, berkat platform seperti PredictionSwap.ai dan integrasi dari Grok xAI ke dalam bursa prediksi teregulasi seperti Kalshi.

Sekali lagi, kita masih di tahap awal. Kesuksesan sangat bergantung pada desain, transparansi, regulasi, dan pagar pembatas etika. Jika semuanya selaras, ini mungkin bisa menjadi infrastruktur dasar untuk peramalan, tata kelola, dan pengambilan keputusan melalui kripto dan lainnya di era berikutnya, mulai tahun 2025 dan seterusnya.