Por Canuto  

Un operador del teleprompter de Donald Trump habría ganado más de USD $100.000 en Kalshi al apostar sobre palabras que el presidente podía mencionar, según ABC News. El caso ya llegó a la CFTC y reaviva el debate sobre el comercio interno en los mercados de predicción.
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  • Gabriel Pérez, operador del teleprompter de Trump desde 2016, habría apostado en más de una docena de discursos durante tres meses.
  • Kalshi detectó el patrón y lo remitió a la CFTC, mientras los fiscales de Manhattan decidieron no presentar cargos criminales.
  • El caso pone a prueba los controles de empleo, vigilancia y prevención de información privilegiada en los mercados de predicción.

 

Un operador del teleprompter de la Casa Blanca supuestamente ganó más de USD $100.000 en Kalshi al apostar sobre las palabras que Donald Trump diría durante sus discursos.

El caso combina mercados de predicción, información privilegiada y actividad política en tiempo real. También plantea dudas sobre la capacidad de estas plataformas para impedir que una persona con acceso anticipado a un guion obtenga una ventaja difícil de igualar, detalla BeInCrypto.

El operador y las apuestas sobre los discursos

Gabriel Pérez ha manejado el teleprompter de Trump desde 2016. Su trabajo le permite conocer las palabras y los temas preparados antes de que el presidente suba al podio.

De acuerdo con la información divulgada sobre la investigación, Pérez habría apostado en más de una docena de discursos durante un período de tres meses. Entre esos eventos estuvo el Estado de la Unión de febrero.

Kalshi opera mercados de menciones, en los que los participantes apuestan sobre si una palabra, una frase o un tema aparecerá durante un discurso público. El resultado depende de lo que finalmente se pronuncia y de las reglas específicas de cada contrato.

La posición de Pérez tenía una particularidad importante: podía consultar el texto antes que el público y que la mayoría de los operadores. Sin embargo, esa ventaja no siempre resultaba suficiente, porque Trump suele apartarse del guion preparado.

Los investigadores sostienen que Pérez habría cerrado algunas apuestas durante los discursos cuando las palabras escritas no aparecieron. Esa capacidad de reaccionar mientras el presidente hablaba pudo haber reducido pérdidas y protegido parte de sus ganancias.

La imprevisibilidad de Trump y la alerta de Kalshi

Trump reconoció públicamente su tendencia a desviarse del teleprompter. “Sabes, cuando subes aquí, corres un gran riesgo, especialmente yo porque me desvío del teleprompter alrededor del 80% del tiempo”, dijo en enero ante el Detroit Economic Club.

Los investigadores creen que Pérez también apostó durante ese discurso. La declaración resulta relevante porque muestra cómo la conducta del presidente podía alterar el valor de los contratos en cuestión de segundos.

En un mercado de menciones, una sola palabra puede definir el resultado de una posición. Por esa razón, tener acceso al guion ofrece información útil, aunque la ejecución final dependa de si el orador mantiene o abandona el texto.

El equipo de vigilancia de Kalshi detectó el patrón de operaciones y lo informó a su regulador. La plataforma afirmó que sus mecanismos internos identificaron la actividad antes de remitirla a las autoridades.

“Nuestro equipo de vigilancia rápidamente marcó y refirió estas operaciones a la CFTC, y estamos cooperando y asistiendo a los reguladores”, dijo Bobby DeNault, jefe de cumplimiento de Kalshi.

La respuesta regulatoria y el futuro de los mercados de predicción

El caso derivó en conversaciones de conciliación entre Pérez y la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas, conocida por sus siglas en inglés como CFTC. El posible acuerdo podría incluir la devolución de las ganancias y el compromiso de no realizar apuestas similares.

Los fiscales de Manhattan decidieron no presentar cargos criminales contra Pérez. Esa decisión no elimina necesariamente las consecuencias regulatorias, ya que la CFTC puede abordar la conducta desde el marco de supervisión de los mercados.

Kalshi lanzó tres medidas de integridad del mercado pocas semanas antes de que se conociera el caso. Entre ellas figuran evaluaciones de riesgo y verificaciones de empleo destinadas a detectar posibles conflictos de interés.

Según un informe de la plataforma, sus herramientas de filtrado bloquearon más de 100 posibles transacciones de comercio interno durante el primer trimestre de 2026. En ese mismo período, la empresa registró más de 150 investigaciones y más de 20 remisiones a organismos de seguridad.

La plataforma también había adoptado una regla para exigir la divulgación de los empleadores después de recibir atención relacionada con la Casa Blanca. En marzo, la propia Casa Blanca advirtió a su personal sobre las apuestas con información privilegiada.

Un problema que supera el caso de Pérez

Pérez continúa manejando el teleprompter de Trump, según la información disponible. Su permanencia en el puesto añade una dimensión política y laboral a una investigación que, hasta ahora, no terminó en cargos criminales.

El caso no sería un hecho aislado dentro de los mercados de predicción. El Departamento de Justicia afirmó que un soldado del Ejército de Estados Unidos convirtió USD $33.000 en aproximadamente USD $410.000 en Polymarket utilizando información clasificada sobre Nicolás Maduro.

La comparación muestra que el riesgo no se limita a los guiones de discursos presidenciales. También puede surgir cuando funcionarios, contratistas o empleados tienen acceso a datos que el resto del mercado todavía desconoce.

Wall Street ha respondido con cautela ante este tipo de actividad. Goldman Sachs limitó recientemente las apuestas predictivas de sus empleados en Kalshi y Polymarket.

Las restricciones reflejan una preocupación central de los mercados financieros: incluso si una operación parece legal desde el punto de vista técnico, puede resultar problemática cuando el participante posee una ventaja laboral no disponible para los demás.

El desafío para la vigilancia de las plataformas

Los mercados de predicción dependen de la confianza de sus usuarios. Si los participantes creen que algunos operadores conocen los resultados antes de apostar, la liquidez y la credibilidad de los contratos pueden deteriorarse.

Las verificaciones de empleo ofrecen una primera barrera, pero no resuelven todos los riesgos. Un operador puede tener acceso temporal a información relevante, trabajar para un tercero o utilizar datos que no aparecen en los registros laborales habituales.

La vigilancia también debe considerar el comportamiento dentro de cada discurso. Entrar y salir de posiciones mientras se desarrolla un evento puede revelar que un operador reacciona a información específica antes que el resto del mercado.

El caso de Pérez muestra además la dificultad de distinguir entre una estrategia legítima y el uso indebido de información. La persona conocía el texto, pero el resultado dependía de una decisión impredecible del presidente.

La pregunta central permanece abierta: ¿pueden las verificaciones de empleo y los sistemas de vigilancia superar a un operador que lee el guion antes que el mercado? La respuesta definirá parte de la confianza futura en Kalshi y en otras plataformas similares.

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Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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