Un economista finanziario indipendente ha collaborato con Kalshi per realizzare un nuovo strumento AI sopra l’exchange di prediction market, pensato per aiutare le piccole imprese a coprirsi da tutto, dal maltempo agli shock elettorali—senza dover assumere una banca di Wall Street.

Lo strumento, chiamato Blanket, è stato lanciato in stealth in modo riservato su tryblanket.app e andrà online pubblicamente questa settimana, secondo materiali condivisi in esclusiva con Fortune e un’intervista con il suo co-creatore, Lauris Zminsky, fondatore londinese che sul suo account X si definisce un “forward deployed philosopher” e afferma di volere “markets for all priceable states of the world.”

Blanket è “powered by Kalshi”, il che significa che indirizza gli utenti ai mercati di previsione regolamentati dalla Commodity Futures Trading Commission (CFTC) di Kalshi, ma è stato costruito e appartiene a Zminsky, che non lavora per la società. Kalshi ha il primato di essere il primo exchange designato dalla CFTC a quotare contratti evento—opzioni binarie legate a esiti del mondo reale—come derivati pienamente regolamentati, uno status che la distingue dalle piattaforme offshore di prediction market finite anch’esse sotto esame regolatorio.

Zminsky, ex fondatore nel fintech consumer e formatosi come economista finanziario, ha detto di aver iniziato a sperimentare con i contratti evento di Kalshi alla fine dello scorso anno per dimostrare che i prediction market possono avere un “true, durable economic use” oltre la pura speculazione. Il suo primo progetto, sviluppato con un dipendente di Kalshi, mira ad associare i fattori di rischio delle società dell’S&P 500 ai mercati già esistenti di Kalshi. Blanket, dice, è l’evoluzione self-service di quell’idea—rivolta a Main Street invece che all’S&P. Zminsky ha detto a Fortune di aver lavorato spesso con Kalshi per via di cerchie sociali sovrapposte: “a bunch of my friends … actually work at Kalshi and do a lot of great stuff with Kalshi.” Ha evitato di chiarire se un giorno potrebbe entrare in azienda.

Dopo che Kalshi ha lanciato a maggio una promozione con gli sports bar, Zminsky ha detto a Fortune di aver avuto un’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?” Con un semplice prompt, ha spiegato, un motore di ragionamento potrebbe aiutare le piccole imprese a individuare i mercati Kalshi che potrebbero supportare una promozione o coprire un rischio operativo di base.

Questo potrebbe non essere trasformativo per il modo in cui operano le piccole imprese, ha avvertito Zminsky, “but you can definitely de-risk a lot of your balance sheet exposures” trovando i mercati giusti e dimensionando correttamente le puntate.

Come funziona Blanket

La proposta di Blanket è semplice: il proprietario di un bar, il gestore di una lavanderia automatica o un ristorante regionale inserisce una preoccupazione concreta—la stagione degli uragani in Florida, un’impennata dei prezzi del carburante, un inverno insolitamente caldo—e il motore di ragionamento AI suggerisce specifici mercati sì/no su Kalshi che potrebbero compensare quel rischio se l’esito negativo si verificasse. Molti di questi rischi ricadono in aree che l’assicurazione commerciale tradizionale non copre—per esempio la riduzione del flusso di clientela dovuta a condizioni meteo fuori stagione—oppure che prezza troppo in alto per renderle sostenibili ai piccoli operatori.

Fondamentale: Blanket non è un’app di trading.

“Non puoi eseguire una trade. Non c’è denaro che transita attraverso quell’applicazione o sistema, in alcun modo,” ha detto Zminsky. “È uno strumento di ragionamento. È uno strumento di discovery che ti indirizza verso Kalshi.” Una volta che l’utente fa clic, esecuzione, compliance e verifica del cliente avvengono tutti sul lato di Kalshi, che opera come exchange di contratti evento regolamentato a livello federale. Un portavoce di Kalshi ha detto a Fortune che Blanket è un progetto completamente esterno che si limita a richiamare contratti pubblici di Kalshi e che il team compliance di Kalshi non è stato coinvolto nella sua creazione.

Un tipico interrogativo richiede “maybe 30 seconds” all’AI per elaborare e restituire una breve lista di mercati candidati, con spiegazioni in linguaggio semplice di come ciascuno si colleghi a uno specifico rischio aziendale, ha detto Zminsky. Il sistema informa anche l’utente quando non esiste un mercato adatto e mostra i “near misses”, creando una sorta di lista dei desideri in tempo reale di contratti mancanti che il team di Kalshi può monitorare come segnale di domanda. “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,” ha detto.

La più ampia spinta di Kalshi sulla copertura del rischio

Kalshi, fondata nel 2018, ha puntato molto sulla copertura del rischio come risposta ai critici che sostengono che i prediction market siano semplicemente gioco d’azzardo legalizzato. Sul suo sito di marketing, la società mostra bar, ristoranti e marchi consumer che coprono eventi come il meteo per i negozi di gelati e rimborsi legati alle partite dei Knicks. Utopia Bagels, per esempio, era presumibilmente fuori dal rischio di dover offrire bagel gratis dopo la sconfitta, con Trump presente, in gara 3 delle NBA Finals.

Nicolas Hull, che guida la copertura per le piccole imprese in Kalshi (LinkedIn), ha già lavorato in modo discreto con società che usano strategie di questo tipo. Blanket è pensato per offrire a loro—e a migliaia di altre imprese simili—un punto di ingresso senza bisogno di una call commerciale.

“SMBs [small and medium-size businesses] are turning to Kalshi to hedge against the real world,” ha detto 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.” Ha definito il segmento un “massive growth segment” per Kalshi, aggiungendo di aspettarsi che continui a espandersi man mano che più aziende scoprono questo “innovative way to offset costs and manage uncertainty.” La spinta arriva in un momento in cui i prediction market più in generale hanno guadagnato visibilità mainstream, con piattaforme che riportano volumi di scambio record attorno a cicli elettorali ed eventi culturali.

Parallelismi storici e finanza democratizzata

Zminsky ha sostenuto che la tecnologia è meno esotica di quanto sembri—simile nello spirito ai derivati opachi che contribuirono alla crisi di Wall Street del 2008, ma fondamentalmente più sicura. Parlando dal quartiere londinese di Kensington, ha fatto un parallelo con il vicino Lloyd’s of London, fondato alla fine del XVII secolo come una sorta di operazione di copertura nata in un caffè, prima di diventare un colosso assicurativo.

Ciò che è nuovo, ha detto, è rappresentare quelle protezioni come contratti evento che chiunque può vedere e prezzare. “What prediction markets unlock is having the ability to take credit-derivative-like exposures and make the reference asset be an event,” ha spiegato Zminsky.

Un portavoce di Kalshi ha in effetti paragonato il funzionamento di Blanket al settore assicurativo, spiegando che le raccomandazioni di Blanket sono calibrate per casi d’uso assicurativi. Grandi “losses” in uno scenario del genere significano che l’evento indesiderato non si è verificato, mentre grandi “wins” significano che si è verificato. “It’s about making sure people lower their overall risk, not about promoting big wins or big losses.”

Per Zminsky, questo è un altro modo per rendere accessibili a tutti strumenti che prima erano disponibili solo ai Masters of the Universe di Wall Street: “You take instruments that were previously only bilaterally traded by extremely large financial institutions, and you make them accessible for a broader [audience].”

Cosa impedisce un’esplosione in stile 2008 in un contesto di finanza democratizzata? “Regulation,” ha detto Zminsky con orgoglio. I contratti di Kalshi sono standardizzati, negoziati elettronicamente e supervisionati dalla Commodity Futures Trading Commission. “You can see what everything is on Kalshi,” ha detto. “Anybody can open up the actual contract [and] read the rules.”

La tensione della hypergamblification

Ma gli stessi scritti di Zminsky indicano una tensione irrisolta al cuore di strumenti come Blanket: sono infrastrutture sobrie di gestione del rischio, oppure parte di una più ampia trasformazione della speculazione in intrattenimento?

In un articolo di agosto 2025 su X intitolato “Play As Mechanism: An Intro to Hypergamblified Market Design”, Zminsky ha sostenuto che “at its core, play has always been about risk, speculation, and dopamine”, dai giochi di dadi romani e i casinò alle scommesse sportive e all’apertura di pacchetti Pokémon.

“This isn’t a bug,” ha scritto. “Speculation is the feature. It’s what makes games sticky, viral, and communal. When risk is in the loop, attention compounds.” Ha definito questa convergenza hypergamblification—“the merging of speculative play-like mechanics and financial speculation into one viral entertainment substrate.”

In questo quadro, i prediction market non sono solo strumenti di copertura ma giochi: “If you strip away the branding, prediction markets are a game. The market is the entertainment loop; the payoff is truth at settlement.” L’attrattiva, ha sostenuto, è che i piccoli pool consentono ai partecipanti retail di “move the line”, e che “consequence is the content”—evocando un mondo di finanza democratizzata e gamificata in cui la speculazione spinge tutto sempre più in alto. “Odds are memes,” e le puntate alimentano naturalmente conversazioni che a loro volta generano altre puntate. “They’re durable because they fuse speculation with consequence and distribution.”

Questa impostazione cozza con il posizionamento di Blanket sulla copertura del rischio.

“That’s really old,” ha detto Zminsky dell’articolo. “I have better ones,” ha aggiunto, chiarendo poi che non ha “absolutely” alcun legame con il suo lavoro su Blanket. “I deliberately moved away from that.”

Ha insistito con attenzione sul fatto che l’app è “just a discovery tool” per i bilanci delle piccole imprese, senza che denaro vi transiti. Eppure la sua tesi sulla hypergamblification presuppone che qualsiasi sistema collegato ai mercati finirà per comportarsi come una sala giochi collegata a un sistema finanziario—“every cabinet a micro-market, every action priced, every new player adding liquidity to the loop.”

L’articolo, ha spiegato Zminsky, era “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.”

Quando gli è stato chiesto se questo rientrasse in ciò che viene definito “financial nihilism”, ha detto di sì, per poi aggiungere che si tratta più di una “structural, sociopolitical issue” che esula dal suo ambito di commento. “Our dopamine receptors are being captured every single day,” ha aggiunto 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.” Il suo vecchio articolo rifletteva la sua impressione che “a lot of young people are embracing lottery-ticket economics because, you know, they don’t really see another way out.” Ma il lavoro su Blanket è separato da questo, ha precisato.

Per Kalshi, che ha superato battaglie regolatorie e continue critiche dagli oppositori del gioco d’azzardo, questa ambiguità pesa in entrambe le direzioni. Da un lato, Blanket è esattamente ciò che dicono di volere i critici: un modo regolamentato e trasparente per permettere alle imprese quotidiane di coprirsi da rischi concreti che l’assicurazione non copre o che prezza fuori portata. Dall’altro, è una nuova interfaccia che porta più persone dentro un’architettura di base il cui creatore celebra apertamente “risk, speculation, and dopamine” come meccanismo centrale del gioco—e considera i prediction market come l’espressione più pura di quell’idea.

Interrogata su questa critica, Kalshi ha detto a Fortune che si vede come “the safest venue for people to trade on”, con tutte le funzionalità di protezione del cliente che hanno le piattaforme sportive regolamentate dagli stati (ad es. pause di trading, autoesclusione e limiti ai depositi). Ha inoltre citato funzionalità per la salute mentale attraverso partnership con società come Birches Health per i trader che si sentano a disagio con l’uso della piattaforma.

Rispetto ai casinò, Kalshi ha affermato che le sue misure di protezione del cliente sono superiori perché applicate a livello nazionale, invece di variare da Stato a Stato, e che Kalshi non è fondamentalmente paragonabile a un casinò perché non è la parte che trae beneficio economico dalla massimizzazione delle perdite dei clienti. “We are incentivized to take these potential issues seriously in a way that casinos are not,” ha detto il portavoce di Kalshi. E rispetto ad altri exchange di materie prime, Kalshi ha sostenuto che le sue misure per la salute mentale sono superiori semplicemente perché esistono: è l’unico exchange di materie prime a offrire servizi di questo tipo, nonostante tutti gli altri offrano prodotti finanziari che possono implicare speculazione.

Blanket cerca a sua volta di collocarsi dalla parte più sicura di quella linea. Zminsky dice che una query tipica richiede “maybe 30 seconds” all’AI per elaborare e restituire un breve elenco di mercati candidati, con spiegazioni in linguaggio semplice di come ciascuno si colleghi a un dato rischio aziendale. Il sistema dirà anche all’utente quando non esiste un mercato adatto e mostrerà i “near misses”, creando una sorta di lista viva dei contratti mancanti che il team di Kalshi può monitorare come segnale di domanda. “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,” ha detto.

I prediction market stanno creando un nuovo campo di speculazione per l’istinto umano verso la hypergamblification nel 21° secolo, oppure stanno semplicemente sbloccando un mercato di copertura e scambio di informazioni che è sempre esistito ma non aveva mai avuto la tecnologia per esprimersi davvero? Zminsky ha detto di continuare a studiare la questione e che in futuro potrebbe tornare a fondare un’azienda.

Ma una cosa la sa: è contento di essere a Londra e non più a New York, dove ha vissuto per tre anni prima di un recente trasferimento: “I need a little bit more grounding energy. New York can be extremely distracting.”

Questa storia è apparsa originariamente su Fortune.com