OpenAI despidió a un empleado tras detectar que habría utilizado información interna para operar en mercados de predicción, según un memorando interno al que tuvo acceso este medio. La investigación, liderada por la dirección de Aplicaciones, encontró coincidencias entre accesos a sistemas y apuestas realizadas en plataformas externas como Polymarket.
Qué mostró la pesquisa
– Los investigadores combinaron análisis forense de registros internos con seguimiento público de transacciones on‑chain.
Ese cruce reveló patrones anómalos: movimientos en wallets que encajaban en tiempo y montos con consultas y actividades dentro de la compañía.
– La hipótesis de la empresa es que esas operaciones se basaron en inteligencia no pública, motivo por el cual procedieron al despido del trabajador. OpenAI no ha divulgado el nombre del empleado ni los detalles exactos de las transacciones.
Cómo se detectó
El equipo usó dos ejes complementarios: revisión de logs y trazado de hashes y marcas temporales en la cadena pública (Polygon, en el caso de Polymarket).
Al alinear ventanas de acceso interno con la actividad on‑chain, surgieron coincidencias suficientes para abrir un expediente disciplinario y solicitar asesoría externa que garantizara independencia en la revisión.
Patrones sospechosos y análisis externo
Firmas de monitoreo y plataformas de datos como Unusual Whales identificaron agrupaciones de actividad que se sincronizaban con anuncios y lanzamientos de OpenAI (Sora, GPT‑5, ChatGPT Browser) e incluso con movimientos corporativos relevantes. Algunos indicadores señalados por analistas:
– Sincronía temporal: apuestas concentradas en ventanas breves antes de comunicaciones oficiales.
– Direcciones repetidas: wallets que muestran entradas y salidas con patrones similares.
– Incrementos repentinos de volumen en mercados relacionados con la compañía.
Un ejemplo particularmente llamativo provino de un mercado en Polymarket vinculado al creador ZachXBT. Allí, un análisis externo detectó que, de más de 3.600 direcciones que apostaron por el resultado “Axiom”, el 56.2% obtuvo ganancias; ocho de las diez cuentas con mayores beneficios sumaron más de 1.2 millones de dólares, con operaciones individuales que llegaron a cientos de miles.
Esos datos muestran una concentración desigual de ganancias que merece investigación profunda.
Alcance cuantitativo y hallazgos adicionales
– Unusual Whales reportó haber identificado 77 posiciones asociadas a 60 direcciones como posibles operaciones con ventaja informativa. El análisis consideró antigüedad de las cuentas, historial de trading y tamaño de las apuestas.
– Entre los eventos con coincidencias en tiempo aparecen lanzamientos de producto y movimientos corporativos, incluida la salida y el eventual retorno de Sam Altman (según los datos citados por los analistas).
Respuesta de plataformas y reguladores
Kalshi ha remitido varios casos sospechosos a la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) y aplicó sanciones internas en expedientes no relacionados directamente con OpenAI, como la suspensión y multa a un empleado vinculado a un creador de contenido, y la prohibición de un candidato político por apostar en su propia campaña. Polymarket no ha emitido comentarios públicos sobre estas pesquisas. Fuentes cercanas indican que las autoridades regulatorias ya revisan flujos de capital y han solicitado datos a plataformas y custodios para rastrear depósitos y cronologías de cuentas.
Riesgos del ecosistema y medidas propuestas
Los mercados de predicción en redes públicas combinan pseudonimato con trazabilidad: es posible seguir transacciones, pero atribuirlas a individuos exige cruce documental y cooperación de terceros. Entre las medidas que se discuten están:
– Auditorías externas y límites temporales para operar antes de eventos sensibles.
– Controles más estrictos sobre permisos de acceso y registros de API.
– Monitorización on‑chain automatizada y políticas internas claras sobre el uso de información no pública.
Impacto y siguiente pasos
OpenAI ya reforzó controles de acceso y aumentó la vigilancia sobre salidas de datos sensibles mientras avanza la verificación independiente. Las pesquisas continúan: la compañía audita sesiones con acceso a la información afectada y revisa permisos de terceros. Reguladores y plataformas deberán aportar registros que aclaren si hubo uso indebido de información. Hasta que concluya esa verificación, muchas preguntas siguen abiertas: ¿fue coordinación sistémica o coincidencias improbables? ¿Qué responsabilidad tendrán las plataformas y cuáles serán las consecuencias legales si se confirma el uso de información privilegiada?
Mantendremos un seguimiento de los avances y difundiremos cualquier nuevo dato verificable a medida que las investigaciones oficiales y las auditorías independientes aporten más claridad.
