Gabriel Pérez, quien trabajó con el teleprompter de Donald Trump durante casi una década, accedió a pagar más de 172.000 dólares en compensación por cargos de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC, por sus siglas en inglés) por apostar sobre los propios discursos de Trump, utilizando palabras que él leía antes que cualquier otra persona.
Los mercados de predicción ganaron rápidamente popularidad en 2026, y este acuerdo es el primer caso conocido en el que un insider de la Casa Blanca es sorprendido operando en esta plataforma. Los reguladores también emitieron advertencias a los funcionarios públicos de que su acceso a información no pública no es una ventaja para realizar apuestas.
¿Quién apostaba sobre las palabras del presidente Trump?
Se acusa a Gabriel Pérez, veterano operador del teleprompter del presidente Trump, de realizar apuestas en los "mercados de menciones" de Kalshi, donde los operadores pueden adivinar si una figura pública pronunciará una palabra o frase específica durante un evento.
Pérez tenía una ventaja injusta, ya que a menudo era el último asistente que veía las declaraciones de Trump antes de que fueran pronunciadas. La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) determinó que utilizó este texto del presidente para sus propios fines financieros personales.
El regulador contabilizó 49 operaciones entre diciembre de 2025 y febrero de 2026, de las cuales Pérez ganó 39, obteniendo un beneficio superior a los 107.000 dólares. Apostó sobre lo que Trump podría decir en el Discurso del Estado de la Unión, en el Desayuno Nacional de Oración, en una ceremonia de entrega de la Medalla de Honor y en varios mítines.
La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) obligó a Pérez a devolver 107.539,02 dólares en ganancias de las operaciones comerciales y a pagar una multa civil separada de 65.000 dólares. Kalshi también le prohibió usar la plataforma durante tres años.
La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) declaró que la sanción a Pérez fue atenuada porque mostró una "cooperación ejemplar". Tuvieron en cuenta el hecho de que admitió voluntariamente su culpabilidad en una entrevista, afirmando que sus decisiones comerciales efectivamente se basaban en información obtenida durante la revisión de los discursos.
Christy Goldsmith Romero, excomisionada de la CFTC designada por el presidente Joe Biden, declaró que la CFTC perdió la oportunidad de "enviar una señal fuerte" a futuros insiders.
¿Cómo se atrapó a una persona vinculada a la Casa Blanca?
Descubrieron a Pérez después de que un equipo de vigilancia de Kalshi identificara actividad anómala en los mercados de menciones relacionados con Trump, rastreara la cuenta y la vinculara con un funcionario federal que manejaba el teleprompter en la Casa Blanca. Luego, el caso se remitió a la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC).
Bobby DeNo, jefe de supervisión en Kalshi, declaró en X que cualquiera que infrinja las normas de la empresa o la legislación federal "sufrirá las consecuencias".
Pérez, quien trabajó para Trump desde la campaña electoral de 2016 y ganaba 175.000 dólares al año como subjefe de personal, fue enviado a una licencia sin sueldo en julio. La entonces secretaria de prensa, Carolina Leavitt, calificó su comportamiento de "vergonzoso", y para finales de ese mismo mes, Pérez supuestamente ya no trabajaba para el gobierno federal.
Cryptopolitan informó sobre una disputa con el ex republicano George Santos respecto a un contrato con Kalshi relacionado con su presencia en el Discurso del Estado de la Unión.
Los fiscales federales también presentaron cargos contra un soldado del ejército estadounidense por apostar en la plataforma Polymarket sobre la captura del líder venezolano Nicolás Maduro, y contra un ingeniero de Google que ganó alrededor de 1,2 millones de dólares operando con datos internos de motores de búsqueda.
El presidente de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC), Michael Selig, designado por Trump, ha apoyado la industria de los mercados de predicción, pero también ha prometido erradicar el uso de información privilegiada en ella.
end-content
