Seis bancos concentran casi tres cuartas partes de todo lo que la inteligencia artificial dice sobre la banca panameña

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.

Hace veinte años, la selección de una entidad bancaria comenzaba en un motor de búsqueda que ofrecía diez resultados y dejaba la elección final en manos del usuario. En la actualidad, un sector cada vez mayor de dichas búsquedas concluye en un asistente virtual basado en inteligencia artificial que prescinde de los enlaces para proponer una sugerencia redactada con un par de marcas específicas. Publicado en julio de 2026, el informe abierto titulado «La banca panameña ante la inteligencia artificial» examina por primera vez —empleando información empírica obtenida directamente del sector local— cuáles son las instituciones que la IA menciona al abordar el ámbito financiero en Panamá, la frecuencia con la que aparecen y los orígenes de información que sustentan tales contestaciones.

El documento presenta las conclusiones de un proyecto de estudio impulsado en colaboración por nueve entidades pertenecientes a cinco naciones distintas: 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, entidad operativa en territorio español y panameño; 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 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 financiero, el prestigio trasciende la categoría de mero reclamo comercial para convertirse en el auténtico cimiento de la actividad. Quien selecciona una entidad bancaria opta por el destino de sus fondos y define con quién contraerá compromisos financieros a dos décadas vista, basando dicha elección en referencias que rara vez responden a tecnicismos. En consecuencia, cobra un peso enorme el perfil de quien en este preciso momento está elaborando dicho consejo», señala Néstor Romero, director de operaciones en Centria Group y uno de los especialistas que ha encabezado la elaboración del estudio.

Seis nombres acaparan 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.

Desde la séptima plaza el desplome resulta drástico: la visibilidad cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, deja de considerarse una ubicación habitual para transformarse en una presencia esporádica. La entidad financiera no participa en el debate: tan solo se asoma 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.

«La gran mayoría de las organizaciones dispone de paneles pormenorizados de posicionamiento web, reportes mensuales de visitas y personal encargado de esta labor. Sin embargo, carecen por completo de métricas sobre la perspectiva de la IA respecto a ellas. Se trata de un valor de marca que actualmente opera a ciegas, pues carece de punto de partida, metas y dolientes», recalca 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 utilizando el español, los investigadores plantearon a Gemini y a ChatGPT idénticas preguntas a las que formularía un usuario genuino —qué entidad bancaria resulta superior, cuál aplica menores cobros, qué opción favorece a una pequeña empresa, qué institución otorga créditos vehiculares o cuáles administran carteras de inversión—, divididas en un par de categorías (consejo amplio y propósito comercial) y replicadas en cinco ocasiones cada una. Esto arrojó un total de 320 contestaciones recopiladas de los chatbots. Paralelamente, se implementó una segunda fase metodológica que introdujo esas mismas interrogantes en Bing y en Google, acopiando más de 10.000 impactos con el fin de contrastar si los outputs de la inteligencia artificial guardan relación con los enlaces que arrojan los motores de búsqueda: superando los 165.000 datos analizados previo al cotejo de referencias. El conjunto de instituciones financieras se acotó tomando como base el directorio 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 detrás del reporte

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 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. 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 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.