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

Nueve organizaciones procedentes de Estados Unidos, Colombia, Nicaragua, Panamá y España han lanzado «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un estudio de acceso público que analiza, mediante 320 interacciones reales con Gemini y ChatGPT, cuáles son las marcas financieras que los algoritmos recomiendan al usuario ante la consulta de qué entidad escoger. Tan solo una compañía acapara el 97,5 % de las menciones, mientras que la visibilidad cae en picado a partir del séptimo lugar.

Durante veinte años, elegir un banco empezaba en un buscador que devolvía diez enlaces y dejaba la decisión al cliente. Hoy, una parte creciente de esas consultas termina en un asistente de inteligencia artificial que no devuelve enlaces, sino una recomendación redactada con dos o tres nombres propios. «La banca panameña ante la inteligencia artificial», el informe abierto publicado en julio de 2026, documenta por primera vez y con datos recogidos directamente sobre el mercado panameño qué entidades hace presentes la IA cuando se le pregunta por banca en Panamá, con qué consistencia lo hace y sobre qué fuentes construye 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).

La investigación arranca de una peculiaridad competitiva nacional: más de cincuenta instituciones operan autorizadas por la Superintendencia de Bancos (comprendiendo bancos estatales, de licencia general y de licencia internacional) dentro de un mercado local cuya población apenas rebasa los cuatro millones de personas. Dicho de otro modo, existen demasiadas entidades financieras para cada usuario potencial, en una industria cuyos servicios resultan sumamente similares y donde la distinción se decide en el ámbito de la percepción.

«En banca, la reputación no es un atributo comercial más: es la materia prima del negocio. Un cliente que elige un banco decide dónde deposita sus ahorros y con quién se endeuda durante veinte años, y toma esa decisión sobre una base informativa que casi nunca es técnica. Por eso importa tanto quién está redactando ahora esa recomendación», explica Néstor Romero, COO de Centria Group y uno de los investigadores responsables del informe.

Seis nombres, el 73 % de la conversación

La distribución de apariciones resulta sumamente dispar. Banco General lidera en los dos modelos —un 96 % en ChatGPT y un 99 % en Gemini— y suele acaparar la posición inicial del ranking, alcanzando una visibilidad conjunta del 97,5 % del total de contestaciones evaluadas. Detrás se ubican 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 referencias dentro de la industria.

A partir del séptimo lugar el desplome es drástico: la cuota cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, se transforma de un puesto fijo en una presencia esporádica. La entidad financiera queda fuera del debate: apenas lo transita ocasionalmente.

Tres cosas que cambian de golpe para una entidad

El estudio señala tres cambios simultáneos. En primer lugar, los intermediarios han perdido su neutralidad: frente al buscador tradicional que organiza opciones para que el usuario decida, el asistente actual opta, sintetiza y aconseja. La visibilidad se reduce a una cuestión binaria; aquel que queda fuera no compite en desventaja, sino que directamente ni siquiera figura en el diálogo. Por otro lado, el espacio visible se ha contraído notablemente, pues el antiguo listado de diez alternativas se ha reducido a tres o cuatro opciones, eliminando por completo la necesidad de segundas páginas o desplazamiento vertical. Finalmente, el tercer aspecto radica en que prácticamente nadie está realizando mediciones al respecto.

«Una gran parte de las organizaciones posee paneles exhaustivos de posicionamiento web, reportes mensuales de visitas y encargados designados para esta labor. Sin embargo, carecen de cualquier indicador sobre la perspectiva que la inteligencia artificial tiene de ellas. Se trata de un patrimonio de marca que opera actualmente a ciegas: carece de métrica inicial, de meta y de propietario», apunta Romero.

El informe subraya además una asimetría que agrava el problema: en un buscador la marca compite por una posición dentro de una lista donde también aparecen sus competidores, y el cliente ve el conjunto; en un asistente compite por estar en un conjunto muy corto que el cliente recibe ya filtrado, sin saber qué quedó fuera. La invisibilidad, en este canal, es invisible también para el cliente.

Cómo se ha medido

Los investigadores formularon a ChatGPT y a Gemini, desde Panamá y en español, las mismas consultas que plantearía un cliente real —cuál es el mejor banco, cuál cobra menos comisiones, cuál conviene para una pyme, quién financia un auto, quién gestiona un patrimonio—, organizadas en dos bloques (recomendación general e intención de producto) y repetidas cinco veces cada una. En total, 320 respuestas agregadas de asistentes de IA. A ello se sumó una segunda línea de trabajo que lanzó esas mismas preguntas en Google y en Bing, con más de 10.000 resultados recogidos, para comprobar si lo que la IA responde conecta con lo que los buscadores muestran: más de 165.000 registros procesados hasta la fase de verificación de fuentes. El universo de entidades se delimitó a partir del registro público de la Superintendencia de Bancos de Panamá.

Al analizar los datos, resulta fundamental considerar una cuestión metodológica: Gemini suele mencionar una mayor cantidad de bancos en comparación con ChatGPT, alcanzando una media cercana a las catorce referencias por contestación, mientras que su competidor no llega a cinco. Esto no significa que otorgue una valoración distinta a las instituciones, sino que simplemente genera listados más extensos. Por consiguiente, cualquier análisis comparativo entre ambos sistemas tiene que abordarse desde una perspectiva relativa, evitando en todo momento la simple suma de menciones.

La ciencia que sustenta el informe

El informe se apoya en una línea de investigación cuyo primer resultado científico ya está publicado: la revisión de alcance «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», aparecida en agosto de 2026 en la revista Latitude, editada por Quality Leadership University. Aquel trabajo concluyó que, pese a la proliferación de métricas, no existe todavía un instrumento validado científicamente para medir la presencia generativa de marca. Este informe aplica esa cautela metodológica a un mercado concreto.

«La creación de recomendaciones ha superado ampliamente a la de pruebas empíricas. Gran cantidad de los métodos vigentes se sugieren pero no se evalúan, al tiempo que prácticamente todos los estudios existentes se han desarrollado en inglés y enfocados en entornos anglosajones. A una institución financiera panameña, el interrogante fundamental —qué expone la inteligencia artificial acerca de mi organización, y por qué— carecía de contestación práctica hasta este momento», sostiene Néstor Romero.

Los creadores recalcan la naturaleza descriptiva de la investigación; por consiguiente, este reporte no juzga a ninguna organización ni reemplaza la opinión de terceros, sino que brinda a la industria una radiografía contrastable acerca de un conducto que ya interactúa con sus consumidores y que, por lo general, carece todavía de medición.

1.3. Cuadros de soporte

Tabla 1.1. Presencia por banco en cada asistente

Fuente: «La banca panameña ante la inteligencia artificial». Informe Abierto, julio de 2026. Gemini produce listas más largas que ChatGPT, por lo que la comparación debe leerse en términos relativos.

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.

Aviso destinado al editor: este reporte tiene un carácter puramente descriptivo y carece de intenciones evaluativas. En él se registra la presencia de las marcas dentro de un canal específico, omitiendo cualquier juicio sobre la calidad, solvencia, solidez financiera o idoneidad de las distintas instituciones bancarias. Ninguno de sus apartados supone una sugerencia de inversión, contratación o índole financiera, ni tampoco un consejo profesional de ninguna clase. Las cifras presentadas poseen un carácter preliminar, se refieren al mes de julio de 2026 y provienen de estudios sometidos a revisión por expertos, por lo que sus conclusiones definitivas podrían variar.

La cuestión actual ya no se centra en si la inteligencia artificial condiciona las decisiones de los compradores, sino en qué marcas introduce en ese debate y las razones detrás de ello. Para examinar la estrategia íntegra, las métricas por cada institución, las búsquedas evaluadas y los descubrimientos más destacados, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» y revisa el estudio al completo.