Por Hannah Pérez  

Kalshi, una de las plataformas de mercados de predicción más activas en Estados Unidos, suspendió y multó a un editor que trabajaba para MrBeast tras detectar un patrón de apuestas “casi perfecto” en contratos relacionados con el popular creador. El caso refleja los crecientes temores por el uso de información privilegiada en los mercados predictivos.

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  • Kalshi identificó a editor vinculado a MrBeast por operar USD $4.000 con resultados inusualmente precisos.
  • La plataforma congeló la cuenta del editor, impuso una multa de USD $20.000 y aplicó una suspensión de 2 años.
  • El caso además fue reportado a la CFTC, que regula dichos mercados en EE. UU.
  • Kalshi también sancionó a un ex candidato republicano en California por apostar por sí mismo.

 

Kalshi ha suspendido a un editor que trabajaba para el creador de contenido MrBeast luego de acusarlo de operar con información privilegiada en la plataforma. Según la compañía, el caso marca la primera vez que hace públicos los resultados de una investigación interna sobre manipulación en su aplicación, que se ha vuelto popular por permitir apuestas sobre eventos y resultados verificables.

De acuerdo con la investigación, Artem Kaptur, empleado de James Donaldson —mejor conocido como MrBeast—, habría operado alrededor de USD $4.000 en mercados relacionados con el streamer. 

Para Kalshi, el punto central fue el desempeño: los investigadores detectaron un “éxito de negociación casi perfecto” en apuestas que, por tener probabilidades bajas, lucían especialmente sospechosas si se comparan con el comportamiento esperado de un participante promedio.

Los mercados vinculados a MrBeast se han convertido en un fenómeno dentro de Kalshi, donde la gente apuesta cientos de miles de dólares sobre lo que dirá el youtuber en su próximo video, cuántos suscriptores sumará en el año o incluso sobre cuándo se casará.

Kalshi identifica truco del editor de MrBeast

En ese contexto, Kalshi sostiene que Kaptur habría aprovechado su cercanía profesional al creador para intentar obtener ganancias rápidas con información que no estaba disponible para el público general.

Robert DeNault, jefe de cumplimiento de Kalshi, afirmó que la compañía investigó y concluyó que el operador estaba empleado como editor en el programa de MrBeast, por lo que “probablemente tenía acceso a información material no pública relacionada con sus operaciones”. Kalshi recordó que el uso de información confidencial para manipular mercados está prohibido por sus reglas y que también podría constituir una violación de la ley federal.

Cuenta congelada, multa y reporte a la CFTC

Como parte de la respuesta, Kalshi indicó la congelación de la cuenta involucrada, impidiéndole a Kaptur retirar ganancias potenciales derivadas de las operaciones investigadas. Además, la plataforma impuso una multa de USD $20.000 y aplicó una suspensión por dos años, una de las sanciones más severas que la empresa ha descrito públicamente hasta ahora.

Kalshi también comunicó que reportó el caso a reguladores federales de la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas (CFTC). Este organismo supervisa a los mercados de predicción como Kalshi bajo un marco regulatorio que los asimila a ciertos contratos derivados, en lugar de tratarlos directamente como apuestas sujetas a leyes estatales de juego.

Un portavoz de Beast Industries, la compañía de MrBeast, dijo que no existe “tolerancia” para el uso de información privilegiada en una declaración que buscó subrayar estándares éticos internos ante la exposición pública del caso. También señaló que la empresa prohíbe a empleados usar información interna y que, en particular, les impide operar en mercados de predicción relacionados con MrBeast.

Ex candidato político es multado por apostar por sí mismo

Kalshi también ha revelado un caso separado que involucró a un ex candidato republicano con pocas posibilidades en la carrera por la gobernación de California. El individuo, identificado públicamente por reportes como Kyle Langford, publicó en X en mayo que apostó por sí mismo para ganar el concurso estatal y animó a otras personas a hacer lo mismo, lo que atrajo atención hacia la práctica.

Aunque el episodio podía interpretarse como una maniobra en redes sociales, Kalshi dijo que tomó medidas disciplinarias. Según la empresa, impuso una prohibición de cinco años para operar en su plataforma y una multa de USD $1.000. DeNault explicó el criterio: un candidato en una contienda puede seguir el pronóstico del mercado, e incluso usarlo como referencia, pero “no debe operar en él”.

Kalshi no reveló el nombre de esta persona, pero señaló que los detalles de su investigación, incluidas referencias a un video publicado en redes sociales y una apuesta de USD $200 por sí mismo, coincidían con información pública relacionada con Langford. El ex candidato no respondió a una solicitud de comentarios, según el recuento del caso.

Este segundo expediente ilustra que el problema no se limita a filtraciones internas en compañías de contenido o a empleados con acceso a calendarios de publicación. También toca un dilema de integridad cuando el sujeto del mercado puede influir directa o indirectamente en la probabilidad del resultado, o cuando el solo acto de apostar erosiona la confianza del resto de participantes.

La expansión de los mercados de predicción

Plataformas de mercados de predicción en línea, como Polymarket y Kalshi, han crecido en popularidad durante el segundo mandato de Trump. Estos servicios permiten apostar sobre una amplia gama de temas, desde palabras que dirán figuras públicas en eventos, hasta resultados electorales o cuánta nieve caerá en la ciudad de Nueva York, convirtiendo hechos verificables en contratos negociables.

Parte del crecimiento se vincula a la forma en que estos productos encajan en un área regulatoria particular. En lugar de quedar bajo leyes estatales de juego, estos mercados se regulan de manera más difusa como una suerte de “contrato de futuros”, bajo supervisión de la CFTC. Tradicionalmente, esa agencia se enfoca en derivados sobre producción futura de materias primas como soja, maíz o petróleo crudo.

La administración de Biden intentó impedir que estas aplicaciones argumentado que muchas tenían poco valor de interés público y que, además, invitaban a especuladores a manipular precios mediante información privilegiada. Sin embargo, funcionarios de Trump han eliminado muchas de estas barreras y abandonaron investigaciones federales relacionadas con el sector.

Temores por el uso de información privilegiada

El crecimiento acelerado viene acompañado de preocupaciones sobre uso de información privilegiada, un riesgo que implica que un grupo de participantes puedan acceder a datos relevantes antes que el resto. En mercados de predicción, el problema puede intensificarse si los contratos se basan en eventos próximos y altamente sensibles, o en decisiones que se conocen primero en círculos reducidos.

Un ejemplo citado recientemente ocurrió en enero, cuando un operador obtuvo una ganancia de USD $400.000 en Polymarket al hacer una apuesta exitosa sobre la captura del líder venezolano Nicolás Maduro antes de que existiera indicación pública de que sucedería.

Tanto Polymarket como Kalshi prohíben el insider trading en sus reglas, y la cobertura señala que también es ilegal bajo la ley federal. Aun así, expertos advierten que los sistemas internos solo pueden detectar una parte de la actividad, especialmente cuando la información se transmite de boca en boca o mediante canales externos, lo que reduce trazabilidad y dificulta atribuir intencionalidad con rapidez.

Kalshi afirmó que en el último año abrió 200 investigaciones sobre uso de información privilegiada y que 12 aún están en curso. La empresa indicó que ambos casos revelados fueron reportados a la CFTC y que las multas pagadas por los dos operadores se donarán a una organización sin fines de lucro que ofrece educación al consumidor sobre mercados de derivados.

DeNault resumió la postura: “Ningún sistema es perfecto” y ningún intercambio financiero está a salvo de malos actores, pero la compañía asegura estar comprometida con disuadir, encontrar y sancionar a quienes manipulan o hacen trampa deliberadamente.

Artículo redactado con ayuda de IA, editado por DiarioBitcoin

Imagen generada con herramienta de IA, bajo licencia de uso libre

 


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