El informe abierto que responde qué dice la IA de los bancos panameños, de dónde lo saca y qué puede hacer la entidad

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.

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 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 acaparan 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 estudio señala tres cambios concurrentes. En primer lugar, la neutralidad del intermediario ha desaparecido: al margen de que un motor de búsqueda organiza y permite escoger, un asistente opta, sintetiza y aconseja. Salir o quedar fuera es una cuestión binaria, de modo que el ausente no compite en desventaja, sino que ni siquiera forma parte del diálogo. En segundo lugar, el espacio visible se ha reducido: los diez resultados de antes han quedado limitados a tres o cuatro opciones, eliminando por completo la segunda página y el desplazamiento. Por último, resulta evidente que casi nadie está realizando un seguimiento de esta situación.

«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.

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

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 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.

La ciencia que sustenta el informe

El estudio se fundamenta en un eje de investigación cuyo primer hallazgo ya ha visto la luz: el análisis panorámico titulado «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», lanzado en agosto de 2026 a través de Latitude, publicación periódica respaldada por Quality Leadership University. Dicha investigación determinó que, a pesar de la abundancia de indicadores, todavía carecemos de un mecanismo con respaldo científico para evaluar la visibilidad generativa de las marcas. El presente documento traslada dicho rigor metodológico a un sector determinado.

«La producción de recomendaciones ha ido muy por delante de la producción de evidencia. Buena parte de las técnicas que circulan están propuestas pero no medidas, y casi toda la investigación disponible se ha hecho en inglés y sobre mercados anglosajones. Para un banco panameño, la pregunta elemental —qué dice la inteligencia artificial sobre mi entidad, y por qué— no tenía hasta ahora respuesta empírica», afirma 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. 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 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

Origen: Informe Abierto, julio de 2026, acerca de 320 contestaciones. «Pos. media» corresponde al lugar promedio obtenido en la contestación.

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.

Actualmente, el dilema no radica en si la inteligencia artificial condiciona las elecciones de los usuarios, sino en qué corporaciones introduce en dicho debate y los motivos detrás de ello. Si deseas examinar en detalle la metodología empleada, las métricas por organización, las búsquedas evaluadas y las conclusiones más relevantes, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» y revisa el estudio íntegro.