El preparador del teleprompter de Trump es investigado por trading de información privilegiada, el "informante" es la plataforma de predicción Kalshi

Foresight NewsPublicado a 2026-07-17Actualizado a 2026-07-17

Resumen

Según informes de CNBC y ABC, Gabriel Perez, operador del teleprompter del presidente estadounidense Donald Trump, está siendo investigado por presunto uso de información privilegiada en la plataforma de mercados de predicción Kalshi. Perez, quien trabaja con Trump desde 2016, tenía acceso final a los discursos presidenciales. La CFTC descubrió que realizó apuestas en más de 12 eventos públicos sobre si Trump mencionaría ciertas palabras o frases, obteniendo ganancias de más de 90.000 dólares. El sistema de monitoreo de Kalshi detectó el patrón anómalo, congeló las ganancias y remitió el caso a los reguladores. La Casa Blanca suspendió a Perez sin pago. Este caso se suma a otros incidentes similares en plataformas como Kalshi y Polymarket, donde individuos han utilizado información confidencial para operar. Las plataformas están reforzando sus políticas de divulgación y detección, mientras que la CFTC y el Departamento de Justicia están intensificando la aplicación de la ley contra el abuso de información no pública.


Escrito por: Nicky, Foresight News


El 16 de julio, según informes de CNBC y ABC, un operador de teleprompter de larga data del presidente estadounidense, Donald Trump, está siendo investigado por reguladores federales por presuntamente utilizar información privilegiada para realizar apuestas en una plataforma de mercados de predicción. La Casa Blanca lo ha suspendido.


27 de marzo de 2026, Playa de Miami, Florida. Pérez limpia el teleprompter antes de que Trump pronuncie un discurso en la cumbre del Instituto de Iniciativas de Inversión Futura.


El individuo involucrado, Gabriel Pérez, ha estado operando el teleprompter para Trump desde 2016. Entre todos los asistentes, él suele ser el último en tener acceso y ajustar los discursos presidenciales, e incluso recibe modificaciones de última hora del propio Trump. Según fuentes citadas por ABC y CNBC, los investigadores de la Comisión de Comercio de Futuros de Mercancías de EE.UU. (CFTC) descubrieron que Pérez realizó transacciones relacionadas con más de 12 discursos públicos de Trump en un período de aproximadamente tres meses, incluyendo el Estado de la Unión, discursos en el Foro Económico Mundial de Davos, alocuciones en horario estelar y ceremonias de la Medalla de Honor.


Utilizó el conocimiento previo del contenido de los discursos para apostar en el mercado "Mentions" de la plataforma Kalshi sobre si se mencionarían palabras, frases o temas específicos, llegando incluso a retirar apuestas a mitad del discurso cuando Trump omitía ciertas partes.


Las operaciones de Pérez fueron detectadas en marzo de este año por el sistema de monitoreo de Kalshi. Los patrones no coincidían con el comportamiento típico de compra/venta y fueron marcados adicionalmente por los creadores de mercado a través de canales de denuncia. La plataforma congeló posteriormente la cuenta, retuvo casi todos los beneficios y remitió el caso a la CFTC. Robert DeNault, director de cumplimiento de Kalshi, declaró a través de CNBC que el equipo de monitoreo marcó rápidamente estas transacciones, que la plataforma está cooperando con los reguladores y que ha presentado las pruebas recopiladas.


CNBC informó que Pérez obtuvo ganancias acumuladas superiores a 90.000 dólares, pero la mayor parte de los beneficios han sido congelados por Kalshi. Actualmente, Pérez está negociando un acuerdo con la CFTC y podría enfrentarse a la devolución de todas las ganancias y a la prohibición de realizar transacciones similares. La oficina del fiscal federal de Manhattan ha sido informada del asunto, pero decidió no abrir una investigación penal.


La secretaria de prensa de la Casa Blanca, Karoline Leavitt, confirmó en una conferencia de prensa que Pérez ha sido puesto en licencia administrativa no remunerada, que ya no es responsable de operar el teleprompter y que no continuará trabajando en la Casa Blanca. Según CNBC, Leavitt reveló que el propio Trump está al tanto y considera el asunto "muy desafortunado, una verdadera vergüenza", y que tomó personalmente las decisiones pertinentes. Leavitt subrayó que la Casa Blanca tiene un código ético extremadamente estricto, y que en marzo de este año ya se emitió un memorando interno advirtiendo al personal que no utilice información no pública para operar en mercados de predicción.


El caso de Pérez no es un incidente aislado. Ya en mayo de 2025, Kyle Langford, candidato a gobernador de California, realizó transacciones de unos 200 dólares en mercados relacionados con su propia candidatura, obteniendo ganancias mínimas pero siendo finalmente multado con 2246 dólares y prohibido en la plataforma durante cinco años. Entre agosto y septiembre de 2025, un editor de video llamado Artem Kaptur, que aprovechó su puesto para conocer de antemano la programación de programas, fue marcado por una tasa de aciertos anormalmente alta, obteniendo alrededor de 5400 dólares en ganancias. Además de la recuperación de las ganancias, fue multado con 15000 dólares adicionales y prohibido durante dos años.


En febrero de 2026, el ex congresista George Santos, mientras prometía públicamente asistir al discurso sobre el Estado de la Unión de Trump, apostó a que no asistiría y obtuvo decenas de miles de dólares en ganancias. Su cuenta fue congelada inmediatamente y remitida a las autoridades reguladoras y judiciales. En abril del mismo año, tres candidatos al Congreso fueron sancionados por realizar pequeñas apuestas en mercados relacionados con sus propias elecciones, recibiendo multas que oscilaron entre cientos y miles de dólares y prohibiciones de cinco años. Incluso las ganancias pequeñas o no retiradas por operar con información privilegiada enfrentan sanciones de la plataforma y acciones reguladoras.


Fuente de la imagen: Internet


Otra plataforma principal de mercados de predicción, Polymarket, también ha experimentado incidentes graves similares. Según informes anteriores de CNBC, el sargento mayor de las Fuerzas Especiales del Ejército de EE.UU., Gannon Ken Van Dyke, durante su participación en la operación militar para capturar al ex presidente venezolano Maduro entre diciembre de 2025 y enero de 2026, utilizó información clasificada para comprar una gran cantidad de contratos en los mercados relevantes de Polymarket, obteniendo ganancias superiores a 400.000 dólares. Fue arrestado en abril de este año y enfrenta cargos civiles y penales por trading de información privilegiada. En mayo del mismo año, la ingeniera de software de Google, Michele Spagnuolo, fue acusada de utilizar datos internos de "tendencias de búsqueda anuales" de la empresa para operar en Polymarket entre octubre y diciembre de 2025, obteniendo ganancias de aproximadamente 1,2 millones de dólares.



La razón por la que el trading de información privilegiada aparece repetidamente en los mercados de predicción es que la ventaja informativa puede convertirse rápidamente en rendimientos excesivos, y algunos mercados temáticos ya han alcanzado un volumen de fondos que no puede ignorarse. Por ejemplo, el volumen de transacciones en el mercado "¿Qué empresas mencionará Trump en julio?" en la plataforma Kalshi ya supera los 150.000 dólares. Los mercados altamente líquidos proporcionan un amplio espacio de beneficio para los poseedores de información privilegiada, mientras que los usuarios comunes se encuentran en desventaja debido a la asimetría de información, lo que perjudica la equidad de los precios de mercado y la credibilidad de la plataforma.


Para abordar estos problemas, las plataformas y los reguladores están intentando múltiples métodos de contención. Kalshi ha actualizado recientemente sus políticas, exigiendo a los operadores en mercados específicos que revelen información profesional, y reforzando la prevención mediante procedimientos KYC, detección de operaciones anómalas las 24 horas y canales de denuncia. En el primer trimestre de este año, la plataforma ya ha realizado más de 150 investigaciones, congelado más de 100 transacciones potencialmente sospechosas y remitido más de 20 casos a las fuerzas del orden.


A nivel regulatorio, la CFTC ha citado repetidamente en acciones de cumplimiento recientes las normas que prohíben el abuso de información no pública y la manipulación del mercado, y se ha unido al Departamento de Justicia para avanzar en la responsabilidad penal, de modo que el uso de información interna gubernamental o datos empresariales para operar pueda enfrentar acusaciones graves por fraude, lavado de dinero y varios años de prisión. La Casa Blanca también ha dejado claro, a través de un memorando interno, que los empleados del gobierno no deben participar en este tipo de apuestas.

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Preguntas relacionadas

Q¿Quién es el individuo investigado por utilizar información privilegiada en una plataforma de mercado de predicciones?

AGabriel Perez, un operador del teleprompter del presidente Trump desde 2016, es investigado por la CFTC por presuntamente realizar apuestas en la plataforma Kalshi utilizando información no pública obtenida de discursos presidenciales.

Q¿Qué plataforma de predicción detectó e informó la actividad sospechosa de Gabriel Perez?

ALa plataforma de mercado de predicciones Kalshi fue la que detectó las operaciones sospechosas de Perez a través de su sistema de monitoreo, congeló su cuenta y remitió el caso a la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos de EE.UU.

Q¿Cuáles son algunas de las consecuencias que enfrenta Gabriel Perez por sus acciones?

AGabriel Perez ha sido suspendido sin sueldo por la Casa Blanca, está negociando un acuerdo con la CFTC y podría enfrentarse a la devolución de las ganancias obtenidas (más de $90,000) y a una prohibición de participar en actividades comerciales similares.

QSegún el artículo, ¿por qué es problemático el uso de información privilegiada en los mercados de predicciones?

AEl uso de información privilegiada en los mercados de predicciones perjudica la equidad del mercado al dar una ventaja injusta, daña la credibilidad de la plataforma y perjudica a los usuarios regulares que carecen de ese acceso a información no pública.

QAdemás del caso de Perez, ¿qué otros ejemplos de abuso de información se mencionan en el artículo?

AEl artículo menciona varios casos: un candidato a gobernador que apostó sobre su propia elección, un editor de video que utilizó información de programación, el ex congresista George Santos, candidatos al Congreso y casos en la plataforma Polymarket como un sargento del ejército y un ingeniero de Google.

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Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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