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 dos décadas, seleccionar una entidad bancaria comenzaba en un motor de búsqueda que ofrecía diez resultados, dejando la elección final en manos del usuario. En la actualidad, un porcentaje cada vez mayor de dichas búsquedas concluye dentro de un asistente de inteligencia artificial, el cual omite los enlaces para ofrecer una sugerencia redactada con un par de marcas concretas. «La banca panameña ante la inteligencia artificial», el estudio abierto lanzado en julio de 2026, detalla por primera vez —utilizando métricas obtenidas directamente del mercado panameño— cuáles son los actores que menciona la IA al consultar sobre el sector financiero en Panamá, la frecuencia con la que lo hace y los cimientos informativos que emplea para estructurar sus contestaciones.

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 análisis parte de una singularidad competitiva característica del país: más de cincuenta instituciones operan con autorización de 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 habitantes. En definitiva, existen demasiados bancos por cada cliente potencial, situándose en un ámbito donde la oferta resulta sumamente homogénea y la distinción se disputa en el plano 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 acaparan el 73 % de la conversación

El reparto de menciones es extremadamente desigual. Banco General domina en ambos asistentes —96 % en ChatGPT y 99 % en Gemini— y tiende a ocupar el primer lugar de la lista, con una presencia agregada del 97,5 % sobre el total de respuestas analizadas. Le siguen BAC (78,4 %), Banistmo (71,6 %), Banco Nacional de Panamá (64,7 %), Caja de Ahorros (61,6 %) y Global Bank (59,7 %). Entre los seis suman el 73 % de todas las menciones 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 cosas que cambian de golpe para una entidad

El informe identifica tres desplazamientos simultáneos. El primero es que el intermediario dejó de ser neutral: un buscador ordena y deja elegir, mientras que un asistente selecciona, resume y recomienda. Aparecer o no aparecer es binario, y quien no aparece no está siendo comparado desfavorablemente, sencillamente no está en la conversación. El segundo es que la superficie se estrechó: donde cabían diez resultados ahora caben tres o cuatro nombres, sin segunda página ni scroll. Y el tercero es que casi nadie lo está midiendo.

«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.

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 Panamá y empleando el castellano, los especialistas plantearon a ChatGPT y a Gemini idénticas cuestiones a las que haría un usuario auténtico —cuál es el mejor banco, cuál cobra menos comisiones, cuál conviene para una pyme, quién financia un auto, quién gestiona un patrimonio—, estructuradas en dos apartados (sugerencia general e intención de producto) y reproducidas en cinco ocasiones cada una. En suma, se recopilaron 320 respuestas procedentes de estos asistentes virtuales. A esta labor se sumó un segundo eje de análisis que introdujo esas mismas interrogantes en Google y en Bing, alcanzando más de 10.000 impactos capturados, con el fin de verificar si los contenidos ofrecidos por la IA guardan relación con los resultados de los motores de búsqueda: se procesaron más de 165.000 registros hasta llegar a la comprobación de fuentes. El conjunto de instituciones se acotó tomando como base el registro oficial 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 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.

«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 organización alguna ni suplanta el juicio de terceros, sino que brinda a la industria una radiografía contrastable acerca de un canal que ya interactúa con sus consumidores 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 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.

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.