La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos de Estados Unidos (CFTC) resolvió cargos contra el ex empleado de la Casa Blanca Gabriel Pérez, ordenándole devolver las ganancias obtenidas del comercio de contratos de predicción utilizando información privilegiada y pagar una multa. Según la orden emitida por la CFTC el 28 de agosto de 2026, Pérez, mientras trabajaba como operador del teleprompter en la Casa Blanca, utilizó su acceso a los textos de los discursos del presidente Trump para comerciar en la plataforma de mercados de predicción Kalshi.
Cómo se estructuró el esquema
Desde diciembre de 2025 hasta marzo de 2026, Pérez ocupó el cargo de asesor técnico del presidente y formó parte del equipo de producción que operaba directamente el teleprompter en los discursos públicos. Esta posición le daba acceso a los textos de los discursos aproximadamente una hora antes de que se pronunciaran.
El 8 de diciembre de 2025, Pérez abrió una cuenta en Kalshi y comenzó a comerciar con contratos de "predicción de palabras de Trump" – posiciones binarias de "sí"/"no" sobre si el presidente pronunciaría una palabra o frase específica. La lógica era simple: compraba "sí" si la palabra estaba presente en el texto preparado, y "no" si estaba ausente. En un caso, Pérez cambió su posición durante el discurso al notar una desviación de Trump del texto preparado.
Ganancias y términos del acuerdo
Como se indica en la orden de consentimiento de la CFTC (Expediente No. 26-06), Pérez operó en 14 mercados relacionados con menciones de Trump y cerró con ganancias 39 de los 43 contratos, obteniendo $107,539.02. Además, estuvo presente personalmente en todos los discursos correspondientes. Pérez accedió voluntariamente a una entrevista con el regulador, proporcionó documentos y admitió haber tomado decisiones comerciales basadas en datos confidenciales de los textos de los discursos. Por esta cooperación, la multa civil se redujo aproximadamente en un 40%.
Los términos finales de la orden son los siguientes:
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devolver todas las ganancias por un monto de $107,539.02 dentro de los diez días;
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pagar una multa civil de $65,000;
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cesar las violaciones de la Ley de Intercambio de Productos Básicos y las reglas de la CFTC;
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cumplir una prohibición de tres años para operar en mercados regulados.
La CFTC destacó por separado la asistencia de la bolsa KalshiEX en la investigación de este caso.
Reacción de Kalshi
El jefe del departamento de enforcement de la bolsa, Robert J. DeNault, escribió en la red social X el 29 de agosto de 2026 que la propia investigación de Kalshi identificó actividad comercial prohibida por parte de un empleado de la Casa Blanca, y que como resultado, el infractor enfrentó sanciones tanto de la CFTC como de la propia bolsa. Según él, el estatus o cargo no eximen de la responsabilidad por violar las reglas de la plataforma o la ley federal.
En la orden misma no se indica que los fondos incautados se devuelvan automáticamente a las contrapartes de estas operaciones: ingresan como parte de las sanciones impuestas por el regulador.
El caso muestra que las plataformas de comercio de predicciones, al igual que las bolsas clásicas, están bajo el control de la CFTC y están dispuestas a cooperar con el regulador cuando se identifica actividad sospechosa por parte de sus propios usuarios. Para el mercado de contratos de eventos, este es el primer caso público en el que el acceso privilegiado a información sobre las acciones de la primera autoridad del estado resultó en sanciones por operaciones.
Opinión de la IA
Desde un punto de vista estadístico, el caso de Pérez encaja en una tendencia más amplia. Un esquema similar ya se utilizó en una plataforma competidora: un empleado de Google fue acusado de comercio con información privilegiada en Polymarket, donde enfrenta hasta 50 años de prisión, y la CFTC busca incautar los ingresos obtenidos e imponer una prohibición en mercados regulados. El Congreso de EE. UU. fue más allá e inició una revisión de las dos plataformas más grandes, solicitando datos sobre cómo detectan tales abusos.
Un riesgo que queda fuera del artículo es la cercanía política al poder como factor de desconfianza hacia la institución misma de los mercados de predicción. Sospechas similares ya habían surgido alrededor de Polymarket, donde Donald Trump Jr. actúa como asesor de la plataforma, y un profesor de la Escuela de Administración de Yale calificó directamente tal vínculo como una amenaza para la independencia de la supervisión. La pregunta a tener en cuenta es: ¿será capaz el regulador de responder con la misma dureza ante violaciones si el próximo poseedor de información privilegiada está más cerca de la primera autoridad del estado que un operador de teleprompter?
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