El teleprompterista de la Casa Blanca acumuló más de 100.000 dólares con información privilegiada

marsbitPublicado a 2026-07-22Actualizado a 2026-07-22

Resumen

La Casa Blanca enfrenta otro escándalo de uso de información privilegiada. Gabriel Pérez, operador del teleprompter de Donald Trump durante una década, obtuvo más de 100.000 dólares en mercados de predicción apostando sobre palabras específicas que Trump mencionaría en discursos. Tenía acceso anticipado a los borradores. Pérez fue descubierto por la plataforma Kalshi, que congeló sus fondos y reportó el caso a la CFTC. Fue suspendido sin sueldo, pero no enfrentará cargos penales, solo devolverá las ganancias y se le prohibirá realizar operaciones similares. Este caso destaca la vulnerabilidad de los mercados de predicción a la manipulación, especialmente en apuestas sobre "menciones", donde oradores o personas con información interna pueden influir fácilmente en los resultados. Ejemplos como el CEO de Coinbase nombrando todas las palabras de un mercado ilustran el problema. Kalshi ya exige a los usuarios revelar su empleador para prevenir estos abusos, una medida de transparencia que podría extenderse en la industria. El incidente muestra el proceso de regulación de estos mercados, exponiendo cómo la "sabiduría de la multitud" puede estar distorsionada por actores con información privilegiada.

Original | Odaily Planet Daily(@OdailyChina)

Autor | Golem(@web3_golem)

Recientemente, la Casa Blanca de EE. UU. se vio envuelta en otro escándalo de operaciones con información privilegiada.

Un empleado de la Casa Blanca obtuvo cientos de miles de dólares en ganancias en mercados de predicción utilizando información confidencial. La identidad de este informante era simplemente un operador de teleprompter encargado a largo plazo de los discursos de Trump. Este empleado ha sido suspendido sin goce de sueldo.

Este operador de teleprompter se convierte en la tercera persona, después de un soldado de fuerzas especiales involucrado en la operación de captura de Maduro y un ingeniero de seguridad de Google, a quien el Departamento de Justicia de EE. UU. ha revelado que obtuvo grandes ganancias en mercados de predicción utilizando información privilegiada. (Lecturas relacionadas: 《Después de 4 meses, Polymarket ayudó a Trump a atrapar al filtrador de la operación militar, pero el costo fue...》《¿Ver las respuestas antes de entregar el examen? Un ingeniero de Google involucrado en un caso de operaciones con información privilegiada en Polymarket》)

Denunciado activamente por Kalshi, fondos congelados, pero finalmente no enfrentó responsabilidad penal

El protagonista se llama Gabriel Pérez, quien ha estado a cargo de operar el teleprompter durante los discursos de Trump desde 2016. La forma en que Pérez consiguió este trabajo también fue bastante peculiar. En 2016, el equipo de campaña de Trump necesitaba urgentemente un operador de teleprompter, por lo que buscaron en Google "teleprompter" y encontraron la empresa donde trabajaba Pérez, quien así fue contratado por el equipo de Trump.

Gabriel Pérez

Aunque Pérez fue contratado por casualidad, a lo largo de estos 10 años, se convirtió gradualmente en uno de los asistentes más cercanos a Trump. Incluso, el periódico estadounidense "Politico" afirmó que "Pérez se ha convertido en la única persona en la que Trump confía", ya que a menudo recibe modificaciones de último minuto del propio Trump para sus declaraciones públicas.

Por lo tanto, Pérez se convirtió en una de las pocas personas que podían obtener con anticipación los discursos completos de Trump y tenía prácticamente la autoridad final para revisar casi todos los borradores de discursos preparados para Trump. Este poder no es pequeño. Su cargo formal en la Casa Blanca es Asistente Adjunto del Presidente y Asesor Técnico, con un salario anual de 175.000 dólares, solo 20.000 dólares menos que el de altos funcionarios como la Jefa de Gabinete, Susie Wiles, y la Secretaria de Prensa, Caroline Leavitt.

Aunque este nivel salarial ya se considera de altos ingresos en Estados Unidos, el codicioso Pérez no estaba satisfecho.

Cuando los mercados de predicción se popularizaron y numerosos jugadores comenzaron a apostar sobre qué palabras específicas mencionaría Trump en ciertos discursos, Pérez descubrió que su "privilegio" podía traerle aún más riqueza.

Los investigadores de la CFTC descubrieron que, en aproximadamente tres meses, Pérez realizó apuestas sobre más de una docena de discursos de Trump, obteniendo ganancias totales superiores a 100.000 dólares. Esto incluyó el discurso de Trump en horario estelar de diciembre del año pasado, su intervención en el Foro Económico Mundial de Davos, Suiza, en enero de este año, el discurso sobre el Estado de la Unión en febrero y las palabras de Trump en la ceremonia de entrega de la Medalla de Honor en marzo.

El salario anual oficial del Presidente de EE. UU. es de 400.000 dólares, y con diversos subsidios, el presidente puede recibir alrededor de 569.000 dólares al año. Si Pérez no hubiera sido descubierto, a su ritmo de ganar 100.000 dólares en 3 meses, aunque su poder no sería comparable al del presidente, sus ingresos anuales superarían el salario presidencial.

Sin embargo, incluso sabiendo el contenido del discurso de antemano, Pérez no podía predecir con éxito en todas las ocasiones qué palabras mencionaría Trump, porque Trump a menudo se desvía del guion e improvisa. Cuando Trump omitía una palabra en la que Pérez había apostado, este vendía inmediatamente para limitar pérdidas. El propio Trump admitió en un discurso en el Detroit Economic Club en enero que el 80% del tiempo no mira el teleprompter.

Al igual que ocurrió con el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de seguridad de Google, la exposición de Pérez también se originó por la denuncia activa de la plataforma de mercado de predicción. Pérez solía usar Kalshi para sus operaciones con información privilegiada. A partir de marzo de este año, el sistema de monitoreo de Kalshi detectó algunas transacciones anómalas relacionadas con palabras específicas mencionadas en los discursos de Trump, y así llamó la atención sobre Pérez.

Después de una investigación interna, Kalshi congeló rápidamente más de 90.000 dólares en la cuenta de Pérez y la transfirió a la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas de EE. UU. (CFTC). Al enterarse del asunto, Trump comentó que era "vergonzoso" y decidió personalmente suspender a Pérez sin paga durante el período de suspensión.

Debido a su codicia, Pérez finalmente perdió tanto las ganancias del mercado de predicción como su trabajo original. Pero en comparación con el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de seguridad de Google, Pérez tuvo suerte, ya que las autoridades judiciales estadounidenses no presentaron cargos penales en su contra, por lo que no irá a prisión.

Durante la investigación, la CFTC notificó a los fiscales federales de Manhattan, pero estos se negaron a abrir una investigación penal. Según personas familiarizadas con el asunto, los reguladores de la CFTC han expresado su disposición a llegar a un acuerdo con Pérez y ya han discutido los términos con él. El resultado es que se le exige a Pérez que devuelva las ganancias y cese de realizar transacciones similares en el futuro.

Pérez es solo el comienzo de la purga de informantes en el mercado de "menciones"

La razón por la que Pérez no irá a prisión es que los fiscales consideran que no constituye un delito penal, ya que no filtró información gubernamental importante de antemano ni causó daño a la seguridad nacional. Como dijo Trump, "esto es simplemente vergonzoso", ya que daña la imagen de integridad de los funcionarios públicos.

En marzo de este año, la Casa Blanca advirtió al personal que no utilizara información no pública para realizar apuestas en mercados de predicción. El portavoz de la Casa Blanca, Davis Ingle, afirmó: "La Casa Blanca tiene estrictos estándares éticos y esperamos que todo el personal y los funcionarios los cumplan".

Pero Pérez definitivamente no es el único empleado de la Casa Blanca que utiliza información privilegiada para obtener ganancias. Trump, quien abiertamente crea grupos de pago para sí mismo, tampoco tiene derecho a criticar a este operador de teleprompter (Lectura relacionada: 100.000 dólares al mes, Trump comienza a vender "Alfa").

No es de extrañar que Pérez no pudiera resistir la tentación, ya que el mercado de "menciones" dentro de los mercados de predicción es, de hecho, la categoría de predicción más fácil de manipular por parte de personas. Cuando el costo de participación para los informantes se reduce al mínimo y el retorno potencial es extremadamente alto, ya no es un problema de ética, sino de diseño del mecanismo. Ante los beneficios, ni siquiera los políticos aparentemente respetables y de postura justa pueden garantizar que nunca cruzarán esa línea.

La dinámica del mercado de "menciones" consiste en que los usuarios apuestan en el mercado sobre palabras, frases o temas específicos que serán mencionados en discursos públicos. En comparación con otros eventos (como elecciones políticas, eventos deportivos, etc.), el costo de hacer trampa en el mercado de "menciones" es extremadamente bajo. No se limita a personas como Pérez, que pueden conocer el contenido del discurso de antemano; para el propio orador, hacer trampa es tan simple como decir una palabra, materializando el concepto de "una palabra vale mil monedas de oro".

En la ceremonia de los premios Grammy en febrero de este año, cuando el presentador Trevor Noah dijo "Bienvenidos de vuelta a los Grammy", de repente gritó "¡Patata!" (Potato). Mientras todos estaban confundidos, Trevor Noah continuó diciendo: "Si apostaste en Polymarket a que yo diría esta palabra, te ha ido genial", y felicitó al usuario "Noah 22". Sin embargo, en realidad, en la predicción de "¿Qué se mencionará en la ceremonia de los Grammy?" en Polymarket, ni siquiera existía la opción "patata", y el usuario "noah-22" era pura ficción.

El presentador de los Grammy grita "patata" durante la ceremonia

Posteriormente, algunos análisis consideraron que esto era una actividad de marketing de Polymarket, pero ya demostró la capacidad de manipulación del mercado de "menciones" por parte de los involucrados.

Hay un ejemplo aún más directo. En octubre de 2025, Coinbase celebró su conferencia de resultados del tercer trimestre. Justo al final de la reunión, el CEO Brian Armstrong mencionó que había notado que mucha gente estaba apostando en los mercados de predicción sobre qué mencionaría él en esta llamada. Entonces abrió Polymarket, leyó todas las palabras de las opciones una por una, lo que finalmente resultó en una tasa de éxito del 100% para todos los resultados de ese mercado, terminando en empate.

Los anteriores son solo dos ejemplos que muestran el control de los involucrados sobre el mercado de "menciones". Sin duda, hay muchas más personas que realmente se benefician de esto ocultas bajo la superficie. Sin embargo, a medida que la regulación de los mercados de predicción se intensifica, es posible que en el futuro se purguen todos los informantes del mercado de "menciones", y Pérez es solo el comienzo.

El mes pasado, Kalshi actualizó su política, requiriendo que los usuarios divulguen su lugar de trabajo. Bobby DeNault, Director de Cumplimiento de Kalshi, explicó la razón de esta medida: "Si posees cierta información debido a tu trabajo o relación laboral, y tienes obligaciones legales relacionadas, estás obligado a no aprovecharte de esa información para beneficio personal ni utilizarla para fines privados." Polymarket aún no ha impuesto requisitos de divulgación tan estrictos a los usuarios, pero en la crecientemente competitiva y cumplidora carrera de los mercados de predicción, es probable que Polymarket también implemente requisitos de cumplimiento más estrictos pronto.

Desde el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de Google hasta el operador de teleprompter de la Casa Blanca, los mercados de predicción están purgando paso a paso las operaciones con información privilegiada. Simultáneamente, el mercado está experimentando un proceso de desmitificación de los mercados de predicción: se pensaba que reflejaban la sabiduría colectiva, pero en realidad son solo cajeros automáticos para unos pocos informantes.

Aunque la purga de operaciones con información privilegiada hará que los mercados de predicción sean más conformes, también los aleja más de la verdad y los acerca más a un casino puro.

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Preguntas relacionadas

Q¿Quién es el empleado de la Casa Blanca implicado en el caso de uso de información privilegiada en mercados de predicción?

AEl empleado es Gabriel Pérez, un operador del teleprompter (apuntador) para los discursos del presidente Trump.

Q¿Cuál fue la plataforma de mercado de predicción donde Gabriel Pérez realizó sus apuestas con información privilegiada?

ALa plataforma donde realizó las apuestas fue Kalshi.

Q¿Cuáles fueron las consecuencias para Gabriel Pérez tras ser descubierto?

AFue suspendido de su cargo sin salario y se le congelaron los fondos en su cuenta de Kalshi. Además, la CFTC le exigió la devolución de las ganancias y que cesara este tipo de operaciones, pero no enfrentó cargos penales.

QSegún el artículo, ¿por qué el mercado de 'menciones' en las plataformas de predicción es particularmente vulnerable a la manipulación?

APorque el coste de hacer trampa es muy bajo. Personas con acceso anticipado al contenido (como Pérez) o los propios oradores pueden influir fácilmente en el resultado simplemente mencionando o evitando ciertas palabras.

Q¿Qué medida ha tomado recientemente la plataforma Kalshi para intentar prevenir el uso de información privilegiada?

AKalshi ha actualizado su política para exigir a los usuarios que divulguen su lugar de trabajo, con el fin de identificar posibles conflictos de interés.

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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 una 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 Similar a la Humana: 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 una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse 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 varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. 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