El Comité de Supervisión de la Cámara de Representantes de EE. UU. ha abierto una investigación sobre Polymarket y Kalshi ante la sospecha de que empleados del Gobierno podrían estar explotando información clasificada para obtener beneficios con eventos políticos y geopolíticos, anunció el viernes el presidente del comité, James Comer (R-Ky.), en el programa Squawk Box de CNBC. Comer está exigiendo registros internos a los consejeros delegados Shayne Coplan, de Polymarket, y Tarek Mansour, de Kalshi, relativos a cómo las plataformas verifican identidades, aplican restricciones geográficas y detectan operaciones anómalas.
Comer declaró a CNBC que existe "la preocupación de que los miembros del Congreso, miembros de la Administración del presidente, cualquier tipo de empleado público, pueda usar conocimiento interno básico y obtener enormes beneficios con cualquier asunto relacionado con el Gobierno". Señaló que la investigación podría ir seguida de legislación para impedir directamente que miembros del Congreso, altos cargos de la Administración y otros empleados públicos participen en mercados de predicción.
Por qué importa
Los volúmenes de los mercados de predicción alcanzaron los $51B el año pasado y podrían llegar a unos $240B en 2026, según un informe de Bernstein publicado en abril. El bróker estima un pico cercano a $1T para 2030 a medida que el sector evoluciona desde las apuestas de nicho hacia amplios "mercados de información" que abarcan deporte, cripto, política y economía. Ese volumen es lo que convierte la investigación de Comer sobre insider trading de un quebradero de cabeza regulatorio en un problema de estructura de mercado: cuanto mayor es el fondo de contratos sobre eventos, más atractivo resulta para cualquiera con conocimiento anticipado de decisiones políticas, operaciones militares o datos económicos.
El consejero delegado de Bubblemaps, Nicolas Vaiman, declaró a CoinDesk que su equipo encontró 80 apuestas en Polymarket con una tasa de acierto del 98%, una cifra que calificó de "estadísticamente imposible", y advirtió de que, si observadores externos pueden detectar estas operaciones irregulares, también pueden hacerlo adversarios de Estados Unidos. Este encuadre de seguridad nacional sitúa a las plataformas, en términos de exposición regulatoria, junto a la infraestructura financiera tradicional, y no junto a las casas de apuestas deportivas.
Preguntas frecuentes
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¿Quién dirige la investigación del Congreso sobre Polymarket y Kalshi?
El representante James Comer (R-Ky.), presidente del Comité de Supervisión y Reforma Gubernamental de la Cámara, anunció la investigación el viernes en Squawk Box de CNBC y está solicitando registros internos a los CEOs de ambas plataformas.
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¿Qué información concreta solicita el Comité de Supervisión de la Cámara?
Comer exige registros sobre cómo Polymarket y Kalshi gestionan la verificación de identidad, aplican restricciones geográficas y detectan operaciones anómalas, para determinar si empleados públicos están explotando conocimiento interno.
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¿Podría haber legislación que prohíba realmente a los miembros del Congreso usar mercados de predicción?
Comer señaló que la investigación podría ir seguida de legislación para impedir directamente que miembros del Congreso, altos cargos de la Administración y otros empleados públicos participen en mercados de predicción, y afirmó que "no sería mucho pedir".
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¿Qué tamaño tiene el sector de mercados de predicción que es objeto de la investigación?
Los volúmenes alcanzaron $51B el año pasado, podrían llegar a unos $240B en 2026, y Bernstein proyecta un pico cercano a $1T para 2030 a medida que el sector se expande desde las apuestas de nicho hacia amplios "mercados de información" en deporte, cripto, política y economía.
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¿Qué pruebas hay de insider trading real en estas plataformas?
El CEO de Bubblemaps, Nicolas Vaiman, declaró a CoinDesk que su equipo identificó 80 apuestas en Polymarket con una tasa de acierto del 98%, una cifra que calificó de "estadísticamente imposible de alcanzar", y advirtió de que actores adversarios podrían detectar las mismas operaciones irregulares.
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