Una fotografía verificable de lo que la inteligencia artificial dice de los bancos de Panamá

Nueve instituciones de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos publican «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un informe abierto que documenta, con 320 consultas reales a ChatGPT y Gemini, qué entidades hace presentes la IA cuando un cliente pregunta qué banco elegir. Una sola entidad aparece en el 97,5 % de las respuestas; a partir del séptimo puesto, la presencia se desploma.

Hace veinte años, la selección de una entidad bancaria comenzaba en un buscador que arrojaba diez resultados y dejaba la elección en manos del usuario. Actualmente, gran parte de esas búsquedas concluye en un asistente de inteligencia artificial que omite los enlaces para ofrecer una sugerencia redactada con apenas dos o tres marcas específicas. «La banca panameña ante la inteligencia artificial», el estudio público lanzado en julio de 2026, examina por primera vez y mediante métricas obtenidas directamente en el sector panameño qué instituciones menciona la IA al indagar sobre banca en Panamá, con qué regularidad lo hace y cuáles son los cimientos informativos de sus respuestas.

El estudio agrupa los hallazgos de un proyecto investigativo llevado a cabo conjuntamente por nueve centros procedentes de cinco naciones: Quality Leadership University y Or University (Panamá); la Universidad de Málaga, el Instituto Superior Europeo de Economía y Negocios (ISEEN) y la Asociación Europea de Marketing Digital (AEMD), además de Centria Group, institución con operaciones en España y Panamá; la Universidad Central del Valle del Cauca – UCEVA (Colombia); la Universidad del Valle (Nicaragua); y la International Association for Artificial Intelligence – IAAI (Estados Unidos).

El análisis arranca de una disonancia competitiva muy peculiar del país: sobrepasan el medio centenar las instituciones que funcionan con autorización de la Superintendencia de Bancos —abarcando desde bancos estatales y de ficha general hasta los de ficha internacional— dentro de una plaza interna que apenas rebasa los cuatro millones de habitantes. En pocas palabras, abunda la oferta bancaria frente a cada usuario potencial, situándonos en un ámbito donde las ofertas resultan sumamente similares y la distinción se libra en el plano subjetivo.

«Dentro del sector bancario, el prestigio trasciende la categoría de mero reclamo comercial: constituye el cimiento de la actividad. Quien selecciona una entidad financiera confía sus ahorros y contrae compromisos a dos décadas vista, fundamentando tal elección en criterios que rara vez responden al análisis técnico. De ahí la relevancia de quién se encuentra perfilando en este instante tal recomendación», señala Néstor Romero, director de operaciones en Centria Group y uno de los principales autores del estudio.

Seis nombres, el 73 % de la conversación

La distribución de apariciones resulta sumamente dispar. Banco General lidera en ambos modelos —con un 96 % en ChatGPT y un 99 % en Gemini— y suele posicionarse en la cúspide del ranking, alcanzando una cuota conjunta del 97,5 % del total de contestaciones examinadas. Detrás se sitúan BAC (78,4 %), Banistmo (71,6 %), Banco Nacional de Panamá (64,7 %), Caja de Ahorros (61,6 %) y Global Bank (59,7 %). En conjunto, estas seis entidades concentran el 73 % de la totalidad de citas del mercado.

A partir del séptimo lugar el desplome resulta drástico: la cuota cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, deja de tratarse de una plaza fija para transformarse en una visita esporádica. La entidad financiera no participa en el debate: se limita a asomarse de vez en cuando.

Tres aspectos que se transforman radicalmente para una entidad

El informe señala tres mudanzas paralelas. En primer lugar, el intermediario ha perdido su imparcialidad: frente al buscador tradicional que simplemente enlista opciones para que el usuario decida, el asistente actual opta, sintetiza y aconseja. Aquí la visibilidad se reduce a una alternativa binaria, de modo que el ausente no compite en desventaja, sino que queda directamente fuera del diálogo. Como segundo punto, el espacio útil se ha contraído drásticamente; los diez resultados de antaño se han reducido a tres o cuatro alternativas, prescindiendo por completo de segundas páginas o barras de desplazamiento. Por último, apenas existen mediciones al respecto.

«La mayoría de las entidades tiene tableros detallados de posicionamiento en buscadores, informes mensuales de tráfico y responsables asignados a ello. Y ninguna medición de qué dice la IA sobre ellas. Es un activo de marca que hoy funciona a ciegas: sin línea base, sin objetivo y sin responsable», señala Romero.

El estudio recalca asimismo un desequilibrio que incrementa la dificultad: mientras que en un motor de búsqueda la firma disputa un puesto en un listado junto a sus rivales y el usuario contempla la totalidad de las opciones, en un asistente pugna por formar parte de un grupo sumamente reducido que el consumidor obtiene ya depurado, ignorando qué alternativas se descartaron. En este medio, la invisibilidad resulta imperceptible también para el comprador.

Cómo se ha medido

Desde territorio panameño y utilizando el español, los especialistas plantearon a Gemini y a ChatGPT idénticas dudas a las de un usuario común —qué entidad bancaria destaca, cuál aplica menores tarifas, cuál resulta ideal para una pequeña empresa, quién otorga créditos vehiculares o qué institución administra fortunas—, estructuradas en dos segmentos (sugerencia amplia y propósito comercial) y replicadas en quintuplicado. Esto arrojó un acumulado de 320 contestaciones provenientes de inteligencias artificiales. Paralelamente, se implementó una fase complementaria que introdujo dichas interrogantes en Bing y en Google, recopilándose más de 10.000 impactos con el fin de contrastar las respuestas de la IA frente a los contenidos expuestos por los motores de búsqueda: superando los 165.000 datos analizados previo a la validación de referencias. El conjunto de corporaciones financieras se acotó tomando como base el directorio oficial de la Superintendencia de Bancos de Panamá.

Un aspecto metodológico clave al analizar las métricas indica que Gemini suele mencionar una mayor cantidad de bancos que ChatGPT en prácticamente cualquier situación, registrando una media cercana a las catorce referencias por cada contestación en contraste con las menos de cinco de su competidor. Esto no significa que otorgue una valoración distinta a las instituciones financieras, sino que simplemente genera listados más extensos. Por consiguiente, cualquier análisis comparativo entre estos asistentes virtuales tiene que llevarse a cabo bajo parámetros relativos, evitando por completo la simple acumulación de menciones.

Ciencia detrás del informe

El estudio se fundamenta en un eje de investigación que ya cuenta con su primera contribución científica publicada: la revisión panorámica titulada «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», difundida en agosto de 2026 a través de la revista Latitude, bajo el sello de Quality Leadership University. Dicha investigación determinó que, a pesar de la abundancia de indicadores, todavía carecemos de un mecanismo con validación científica para cuantificar la visibilidad de las marcas en entornos generativos. Este documento traslada dicha prudencia metodológica a un sector determinado.

«El ritmo al que se elaboran las recomendaciones supera con creces la generación de pruebas. Una gran parte de las metodologías vigentes se sugieren pero carecen de medición, mientras que la casi totalidad de los estudios existentes se han desarrollado en lengua inglesa y en contextos anglosajones. Ante una cuestión tan básica para una institución financiera de Panamá como qué opina la inteligencia artificial de su organización y los motivos detrás de ello, no existía hasta el momento una contestación empírica», señala Néstor Romero.

Los creadores recalcan la naturaleza descriptiva de la investigación: el documento no juzga a ninguna organización ni reemplaza la opinión de terceros, sino que entrega al mercado una imagen contrastable de un canal que ya opera con su público y que, por lo general, carece todavía de medición.

1.3. Cuadros de soporte

Cuadro 1.1. Distribución por entidad bancaria en cada usuario

Fuente: «La banca panameña ante la inteligencia artificial». Informe Abierto, julio de 2026. Gemini genera listados más extensos que ChatGPT, motivo por el cual este análisis ha de interpretarse de manera relativa.

Tabla 1.2. Ficha de las veinte entidades con mayor presencia

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026, sobre 320 respuestas. «Pos. media» es la posición promedio dentro de la respuesta.

Tabla 1.3. Cómo se recogieron los datos

Fuente: nota metodológica del Informe Abierto, julio de 2026.

Aclaración editorial: este reporte tiene un carácter puramente descriptivo y carece de intenciones valorativas. Su propósito es registrar la presencia de marcas en un canal específico, omitiendo cualquier juicio sobre la calidad, solvencia, estabilidad económica o conveniencia de las instituciones financieras mencionadas. Ninguno de sus apartados supone una sugerencia de inversión, contratación o índole financiera, ni tampoco un dictamen profesional de ninguna clase. Las cifras son provisionales, reflejan el estado de julio de 2026 y provienen de estudios sometidos a revisión por pares, cuyas conclusiones finales podrían variar.

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial está influyendo en las decisiones de los clientes, sino qué entidades está poniendo en esa conversación y por qué. Para conocer la metodología completa, los datos por entidad, las consultas analizadas y los principales hallazgos, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» y consulta la investigación completa.