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

Nueve entidades de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos han lanzado «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un estudio público que detalla, por medio de 320 interacciones reales con ChatGPT y Gemini, cuáles son los bancos mencionados por la IA ante la consulta de un usuario sobre qué institución financiera seleccionar. Una única marca figura en el 97,5 % de los resultados, mientras que la visibilidad decae drásticamente a partir de la séptima posición

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.

Dicho documento expone las conclusiones de un proyecto científico impulsado de manera colaborativa por nueve organizaciones pertenecientes a 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), en colaboración con Centria Group, entidad que opera en España y Panamá; la Universidad Central del Valle del Cauca – UCEVA (Colombia); la Universidad del Valle (Nicaragua); además de la International Association for Artificial Intelligence – IAAI (Estados Unidos).

El estudio parte de una anomalía competitiva propia del país: más de cincuenta entidades operan bajo licencia de la Superintendencia de Bancos (entre bancos oficiales, de licencia general y de licencia internacional) en un mercado interno cuya población apenas supera los cuatro millones de habitantes. Hay, sencillamente, muchos bancos por cliente disponible, en un sector donde los productos son sustancialmente homogéneos y la diferenciación se juega en el terreno de la percepción.

«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

El reparto de menciones resulta sumamente desequilibrado. Banco General lidera en ambos asistentes —con un 96 % en ChatGPT y un 99 % en Gemini— y suele posicionarse a la cabeza del listado, alcanzando una presencia conjunta del 97,5 % del total de contestaciones examinadas. A continuación 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 alusiones del sector.

A partir del séptimo puesto la caída es abrupta: la presencia desciende por debajo del 24 % y, cuando baja del 5 %, deja de ser una posición para convertirse en una aparición ocasional. El banco no está en la conversación: pasa por ella de vez en cuando.

Tres aspectos que se transforman radicalmente 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. A pesar de esto, carecen de cualquier métrica acerca de lo que la IA expresa sobre ellas. Se trata de un patrimonio de marca que actualmente opera a ciegas: carece de un punto de partida, de una meta y de un responsable», puntualiza Romero.

Asimismo, el reporte enfatiza un desequilibrio que acentúa la dificultad: mientras que en un motor de búsqueda la firma pugna por un lugar en un listado junto a sus rivales —y el usuario contempla todas las opciones—, dentro de un asistente se disputa un espacio en una selección sumamente reducida que el consumidor obtiene ya depurada, ignorando qué alternativas se descartaron. En este medio, la invisibilidad resulta imperceptible también para el comprador.

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.

Un matiz metodológico relevante para leer las cifras: Gemini nombra más bancos que ChatGPT en casi todos los casos, con un promedio de casi catorce citas por respuesta frente a menos de cinco. No valora distinto a las entidades: produce listas más largas. Cualquier comparación entre asistentes debe hacerse en términos relativos y nunca sumando menciones.

La ciencia que sustenta el 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. Tablas de apoyo

Tabla 1.1. Presencia por banco en cada asistente

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

Aviso 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, absteniéndose de juzgar la solidez, solvencia, calidad o conveniencia de cualquier institución financiera. Ninguno de sus apartados supone asesoramiento profesional, ni tampoco consejo de inversión, contratación o finanzas. Las cifras son de carácter provisional, se refieren al mes de julio de 2026 y se basan en estudios sometidos a revisión científica cuyas conclusiones finales podrían presentar variaciones.

Hoy en día, la cuestión no radica en si la inteligencia artificial condiciona las elecciones de los usuarios, sino en qué marcas selecciona en dicho diálogo y las razones detrás de ello. Si deseas profundizar en la metodología integral, las métricas por institución, las búsquedas evaluadas y los descubrimientos más destacados, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» para revisar todo el estudio.