Fraude por apuestas con datos internos de Google en Polymarket: cargos por $1,2 millones
Fraude por apuestas con datos internos de Google es la acusación que enfrenta Michele Spagnuolo, un empleado de Google, tras ser imputado por fiscales federales por presuntamente obtener 1,2 millones de dólares en Polymarket usando información confidencial de la compañía sobre tendencias de Search relacionadas con 2025. Según la denuncia, el acusado habría conocido el resultado de ciertas apuestas antes que el mercado al acceder a datos internos “comercialmente valiosos”.
De acuerdo con la información citada por ABC News, Spagnuolo fue arrestado en Nueva York y posteriormente liberado bajo fianza de 2,25 millones de dólares. Los cargos incluyen commodities fraud, wire fraud y money laundering, un conjunto de delitos que eleva el caso desde una controversia corporativa a un problema regulatorio con implicaciones directas para los prediction markets.
Fraude por apuestas con datos internos de Google: qué alegan los fiscales
La denuncia —hecha pública tras ser desprecintada— sostiene que Spagnuolo accedió a información interna de Google y la utilizó para operar en Polymarket con ventaja informativa. En el documento, los fiscales argumentan que el acusado “sabía el desenlace de estas apuestas antes que el público” gracias a su acceso a datos no públicos. La pieza judicial puede consultarse en DocumentCloud como fuente primaria del caso: https://www.documentcloud.org/documents/28167522-us-vs-spagnuolo/.
Según el expediente, las operaciones se habrían realizado en Polymarket bajo el alias AlphaRacoon. La actividad llamó la atención por la consistencia y por el tipo de eventos apostados: resultados vinculados a términos y personas que acabarían destacando (o no) en productos de tendencias de Google.
El vínculo con “Year in Search 2025” y por qué era difícil de predecir
Parte de las apuestas se centraron en los listados de “Year in Search 2025”, un formato que no se decide por el volumen absoluto de búsquedas, sino por el incremento de interés en un periodo concreto. Google explica su metodología indicando que ordena términos según el “highest increase in traffic” (pico de interés) entre el 1 de enero de 2025 y el 25 de noviembre de 2025, lo que hace que el resultado sea especialmente complejo de anticipar sin datos agregados internos. La explicación oficial está disponible en: https://trends.withgoogle.com/year-in-search/data-methodology/.
En ese contexto, los fiscales señalan que Spagnuolo habría apostado, entre otros casos, sobre la aparición o no de determinadas figuras en las listas de “Year in Search 2025”, donde el resultado depende de cómo se calcula el spike de interés y no de la popularidad sostenida.
Polymarket, transparencia on-chain y control de integridad
Polymarket sostuvo públicamente que su infraestructura de integridad detectó la actividad, y defendió que el trading en blockchain es “transparent, traceable” y que los “bad actors leave footprints”. Esa postura refuerza un argumento recurrente del sector: la trazabilidad on-chain ayuda al análisis forense, aunque no elimina el riesgo de abuso de información no pública si el dato de partida proviene de una fuente interna fuera de la cadena.
Google: herramienta accesible, uso prohibido
Google, por su parte, afirmó que el empleado accedió a material de marketing mediante una herramienta disponible para todos los empleados, pero recalcó que usar información confidencial para apostar supone una violación grave de sus políticas. La compañía indicó que el empleado fue puesto en leave y que tomará las acciones correspondientes. Para contexto corporativo y políticas generales de la empresa, la referencia institucional es: https://about.google/.
Presión regulatoria sobre prediction markets
El caso llega en un momento de mayor escrutinio regulatorio sobre plataformas de prediction markets como Polymarket y Kalshi por preocupaciones de insider trading. En el ecosistema estadounidense, el Commodity Futures Trading Commission (CFTC) ha defendido que tiene autoridad “exclusiva” sobre estos mercados, lo que abre un frente entre reguladores federales, estados y plataformas que operan con modelos híbridos (derivados, contratos y liquidación en infraestructuras cripto o equivalentes).
Fraude por apuestas con datos internos de Google se perfila así como un precedente de alto impacto para la industria: no solo por la magnitud del presunto beneficio, sino porque coloca el foco en la gobernanza del dato dentro de Big Tech y en cómo un input privilegiado puede distorsionar mercados predictivos incluso cuando la ejecución es verificable on-chain.
