Un economista financiero independiente se asoció con Kalshi para construir una nueva herramienta de IA sobre el exchange de mercados de predicción, diseñada para ayudar a las pequeñas empresas a cubrirse frente a todo, desde el mal tiempo hasta los sobresaltos electorales, sin necesidad de contratar a un banco de Wall Street.

La herramienta, llamada Blanket, se lanzó discretamente en modo stealth en tryblanket.app y saldrá al público esta semana, según materiales compartidos en exclusiva con Fortune y una entrevista con su cocreador, Lauris Zminsky, un fundador radicado en Londres que se describe a sí mismo como un “forward deployed philosopher” en su cuenta de X, donde afirma que quiere “markets for all priceable states of the world”.

Blanket está “powered by Kalshi”, lo que significa que dirige a los usuarios a los mercados de predicción de Kalshi regulados por la Commodity Futures Trading Commission (CFTC), pero fue construida y es propiedad de Zminsky, quien no trabaja para la compañía. Kalshi tiene la distinción de ser el primer exchange designado por la CFTC para listar contratos de evento —opciones binarias vinculadas a resultados del mundo real— como derivados plenamente regulados, un estatus que lo diferencia de plataformas de mercados de predicción offshore que también han recibido escrutinio regulatorio.

Zminsky, exfundador de fintech para consumidores y economista financiero de formación, dijo que empezó a experimentar con los contratos de evento de Kalshi a fines del año pasado como una forma de demostrar que los mercados de predicción podían tener un “true, durable economic use” más allá de la pura especulación. Su primer proyecto, construido con un empleado de Kalshi, aspira a emparejar los factores de riesgo de empresas del S&P 500 con mercados existentes de Kalshi. Blanket, dijo, es la evolución de autoservicio de esa idea, enfocada en Main Street en lugar del S&P. Zminsky dijo a Fortune que ha trabajado con frecuencia con Kalshi debido a círculos sociales superpuestos: “a bunch of my friends … actually work at Kalshi and do a lot of great stuff with Kalshi”. Se mostró evasivo sobre si algún día podría incorporarse internamente.

Después de que Kalshi lanzó una promoción con bares deportivos en mayo, Zminsky le dijo a Fortune que tuvo una idea: “What if you actually can take this up a notch and build a tool that is not only probably useful for the Kalshi team and their endeavors—to scale their S&P insurance hedging initiative—but a self-service tool where anybody can come in if they own a small business?” A partir de una instrucción, añadió, podría diseñarse un motor de razonamiento para ayudar a estas pequeñas empresas a determinar qué tipo de mercados de Kalshi podrían servirles para lanzar una promoción o cubrir un riesgo comercial central.

Zminsky advirtió que esto quizá no sea transformador para la forma en que operan las pequeñas empresas, “but you can definitely de-risk a lot of your balance sheet exposures” si se encuentran los mercados adecuados y se dimensionan correctamente las apuestas.

Cómo funciona Blanket

La propuesta de Blanket es sencilla: un propietario de un bar, un operador de lavandería o un restaurante regional introduce una preocupación concreta —la temporada de huracanes en Florida, un aumento en los precios del combustible, un invierno inusualmente cálido— y el “reasoning engine” de IA sugiere mercados específicos de sí o no en Kalshi que podrían compensar ese riesgo si se materializa el resultado adverso. Muchos de estos riesgos encajan en vacíos que el seguro comercial tradicional no cubre —como la caída del tráfico de clientes por un clima fuera de temporada— o cuyo precio resulta demasiado alto para que un operador pequeño lo justifique.

De manera crucial, Blanket no es una aplicación de trading.

“you can't execute a trade. There's no money moving through that application or system at all”, dijo Zminsky. “It's a reasoning tool. It's a discovery tool that funnels you towards Kalshi.” Una vez que el usuario hace clic para continuar, la ejecución, el cumplimiento normativo y la verificación del cliente ocurren del lado de Kalshi, que opera como un exchange de contratos de evento regulado a nivel federal. Un portavoz de Kalshi dijo a Fortune que Blanket es un proyecto totalmente externo que simplemente hace referencia a contratos públicos de Kalshi y que el equipo de cumplimiento de Kalshi no participó en su creación.

Un interrogante típico tarda “maybe 30 seconds” en ser procesado por la IA y devolver una lista breve de mercados candidatos, con explicaciones en lenguaje sencillo de cómo cada uno se relaciona con un riesgo empresarial dado, dijo Zminsky. También informará a los usuarios cuando no exista un mercado adecuado y mostrará “near misses”, creando una especie de lista de deseos en vivo de contratos faltantes que el equipo de Kalshi puede monitorear como señal de demanda. “You get inbound requests, you get market intelligence, and hopefully quite a lot of people potentially using Kalshi to hedge against the core business risks”, dijo.

El impulso de Kalshi hacia la cobertura

Kalshi, fundada en 2018, ha apostado con fuerza por la cobertura como respuesta a los críticos que sostienen que los mercados de predicción son simplemente apuestas legalizadas. En su sitio de marketing, la empresa muestra bares, restaurantes y marcas de consumo que cubren eventos como el clima para heladerías y reembolsos vinculados a partidos de los Knicks. Utopia Bagels, por ejemplo, seguramente quedó libre de repartir bagels gratis después de la derrota asistida por Trump en el juego 3 de las NBA Finals.

Nicolas Hull, quien lidera la cobertura para pequeñas empresas en Kalshi (LinkedIn), ya venía trabajando discretamente con firmas que usan este tipo de estrategias. Blanket está diseñada para darles a ellas —y a miles de negocios similares— una vía de entrada sin necesidad de una llamada comercial.

“SMBs [small and medium-size businesses] are turning to Kalshi to hedge against the real world”, dijo Hull a Fortune. “Whether it's the financial fallout from weather anomalies, major sports tournaments, or freight and tariff volatility, business owners are using our platform to protect their bottom lines.” Lo llamó un “massive growth segment” para Kalshi y dijo que esperaba que siguiera expandiéndose a medida que más empresas descubran esta “innovative way to offset costs and manage uncertainty”. El impulso llega cuando los mercados de predicción en general han ganado visibilidad masiva, con plataformas que reportan volúmenes de negociación récord en torno a ciclos electorales y eventos culturales.

Paralelos históricos y finanzas democratizadas

Zminsky argumentó que la tecnología es menos exótica de lo que parece, similar en espíritu a los derivados opacos que contribuyeron a la crisis de Wall Street de 2008, pero fundamentalmente más segura. Hablando desde el barrio de Kensington en Londres, trazó un paralelismo con Lloyd's of London, fundado a finales del siglo XVII como una especie de operación de cobertura surgida en una cafetería antes de convertirse en un gigante de los seguros.

Lo nuevo, dijo, es presentar esas protecciones como contratos de evento que cualquiera puede ver y valorar. “What prediction markets unlock is having the ability to take credit-derivative-like exposures and make the reference asset be an event”, explicó Zminsky.

De hecho, un portavoz de Kalshi comparó la forma en que funciona Blanket con el sector de los seguros, y explicó que las recomendaciones de Blanket se adaptan a casos de uso de seguros. Las grandes “losses” en ese escenario significan que el evento que no querías que ocurriera no ocurrió, mientras que las grandes “wins” significan que sí ocurrió. “It's about making sure people lower their overall risk, not about promoting big wins or big losses.”

Para Zminsky, es otra forma de que las herramientas antes accesibles solo para los Masters of the Universe de Wall Street ahora estén disponibles para todos: “You take instruments that were previously only bilaterally traded by extremely large financial institutions, and you make them accessible for a broader [audience].”

Cuando se le preguntó qué evita un colapso al estilo de 2008 con toda esta financiación democratizada, Zminsky respondió: “Regulation.” Los contratos de Kalshi están estandarizados, se negocian electrónicamente y están supervisados por la CFTC. “You can see what everything is on Kalshi”, dijo. “Anybody can open up the actual contract [and] read the rules.”

La tensión de la hipergamblificación

Pero los propios escritos de Zminsky apuntan a una tensión no resuelta en el corazón de herramientas como Blanket: ¿son infraestructura sobria de gestión de riesgos, o parte de un giro más amplio hacia convertir la especulación en entretenimiento?

En un artículo de agosto de 2025 en X titulado “Play As Mechanism: An Intro to Hypergamblified Market Design”, Zminsky sostuvo que “at its core, play has always been about risk, speculation, and dopamine”, desde los juegos de dados romanos y los casinos hasta las apuestas deportivas y abrir sobres de Pokémon.

“This isn’t a bug,” escribió. “Speculation is the feature. It’s what makes games sticky, viral, and communal. When risk is in the loop, attention compounds.” A esta convergencia la llamó hipergamblificación: “the merging of speculative play-like mechanics and financial speculation into one viral entertainment substrate”.

Dentro de ese marco, los mercados de predicción no son solo herramientas de cobertura, sino juegos: “If you strip away the branding, prediction markets are a game. The market is the entertainment loop; the payoff is truth at settlement”, escribió.

El atractivo, argumentó, es que los grupos pequeños permiten a los participantes minoristas “move the line”, y que “consequence is the content”, evocando un mundo de finanzas democratizadas y gamificadas en el que la especulación impulsa todo hacia arriba. “Odds are memes”, y las apuestas impulsan naturalmente la conversación, que a su vez impulsa más apuestas. “They're durable because they fuse speculation with consequence and distribution.”

Ese encuadre queda incómodo junto a la propuesta de cobertura de Blanket.

“That’s really old,” dijo Zminsky sobre el ensayo. “I have better ones”, añadió, antes de afirmar que no tiene “absolutely” ninguna relación con su trabajo en Blanket. “I deliberately moved away from that.”

En la llamada, Zminsky insistió cuidadosamente en que la aplicación es “just a discovery tool” para los balances de pequeñas empresas y que no mueve dinero. Sin embargo, su tesis de hipergamblificación asume que cualquier sistema conectado a los mercados acabará comportándose como una sala de arcade enchufada a un sistema financiero: “every cabinet a micro-market, every action priced, every new player adding liquidity to the loop”.

El ensayo, explicó Zminsky, estaba “more related to the fact that, you know, I think a lot of young adults don't necessarily see a pathway towards homeownership or having a reasonably paying job that provides them with sufficient amounts of financial security … They're leading towards more of a lottery ticket approach towards life, which I do think is very disruptive and healthy.”

Cuando se le preguntó si eso entraba en lo que se llama “financial nihilism”, estuvo de acuerdo, pero dijo que se trata más bien de un “structural, sociopolitical issue” que está fuera de su ámbito de comentario. “Our dopamine receptors are being captured every single day”, añadió Zminsky. “And that just primes us to really find the most rewarding or short-term solutions for any of the needs or problems … that we're effectively facing in our individual lives.” Su viejo ensayo reflejaba su sensación de que “a lot of young people are embracing lottery-ticket economics because, you know, they don't really see another way out.” Pero su trabajo en Blanket es independiente de eso, añadió.

Para Kalshi, que ha atravesado batallas regulatorias y un escrutinio continuo por parte de los opositores al juego, esa ambigüedad funciona en ambos sentidos. En una lectura, Blanket es exactamente lo que dicen querer sus críticos: una vía regulada y transparente para que los negocios cotidianos se cubran contra riesgos concretos que el seguro no cubre o cotiza demasiado alto. En otra, es una interfaz nueva que atrae a más personas hacia una arquitectura subyacente cuyo creador celebra abiertamente “risk, speculation, and dopamine” como mecanismo central del juego y ve a los mercados de predicción como su expresión más pura.

Cuando se le preguntó por esta crítica, Kalshi dijo a Fortune que se considera “the safest venue for people to trade on”, con todas las funciones de protección al cliente que ofrecen las casas de apuestas reguladas por los estados (por ejemplo, trading breaks, self-exclusion y deposit limits). También citó funciones de salud mental a través de alianzas con empresas como Birches Health para cualquier operador que se sienta incómodo con el uso de la plataforma.

En comparación con los casinos, Kalshi afirmó que sus medidas de protección al cliente son superiores porque se aplican en todo el país, en lugar de variar entre estados, y que Kalshi no es comparable fundamentalmente a un casino porque no es la parte que se beneficia financieramente de maximizar las pérdidas de los clientes. “We are incentivized to take these potential issues seriously in a way that casinos are not”, dijo el portavoz de Kalshi. Y, frente a otros exchanges de commodities, Kalshi dijo que sus medidas de salud mental son superiores simplemente por existir: es el único exchange de commodities que ofrece esos servicios, pese a que todos los demás ofrecen productos financieros que pueden implicar especulación.

Blanket intenta situarse del lado más seguro de esa línea. Zminsky dice que una consulta típica tarda “maybe 30 seconds” en ser procesada por la IA y devolver una lista breve de mercados candidatos, con explicaciones en inglés sencillo de cómo cada uno se relaciona con un riesgo empresarial dado. También le dirá al usuario cuando no exista un mercado adecuado y mostrará “near misses”, creando una especie de lista de deseos en vivo de contratos faltantes que el equipo de Kalshi puede monitorear como señales de demanda. “You get inbound requests, you get market intelligence, and hopefully quite a lot of people potentially using Kalshi to hedge against the core business risks”, dijo.

¿Están los mercados de predicción creando un nuevo campo de especulación para el instinto humano hacia la hipergamblificación en el siglo XXI, o simplemente están desbloqueando un mercado de cobertura e intercambio de información que siempre existió, pero que nunca tuvo la tecnología para expresarse plenamente? Zminsky dijo que sigue investigando esta pregunta y que podría volver a ser fundador en el futuro.

Pero hay algo de lo que sí está seguro: le alegra estar en Londres y no en Nueva York, donde vivió tres años antes de mudarse recientemente: “I need a little bit more grounding energy. New York can be extremely distracting.”

Esta historia apareció originalmente en Fortune.com