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.
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.
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 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, 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 aspectos que se transforman de golpe en 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.
«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 documento destaca asimismo un desequilibrio que acentúa la dificultad: mientras que en un buscador la firma lucha por un puesto en un listado junto a sus rivales y el usuario contempla el abanico completo, en un asistente pugna por formar parte de una selección muy reducida que el consumidor obtiene ya depurada, ignorando qué opciones se descartaron. La invisibilidad, dentro de este entorno, resulta asimismo imperceptible para el comprador.
Cómo se ha medido
Desde territorio panameño y utilizando el español, los especialistas plantearon a Gemini y a ChatGPT idénticas dudas a las de un usuario común —qué entidad bancaria destaca, cuál aplica menores tarifas, cuál resulta ideal para una pequeña empresa, quién otorga créditos vehiculares o qué institución administra fortunas—, estructuradas en dos segmentos (sugerencia amplia y propósito comercial) y replicadas en quintuplicado. Esto arrojó un acumulado de 320 contestaciones provenientes de inteligencias artificiales. Paralelamente, se implementó una fase complementaria que introdujo dichas interrogantes en Bing y en Google, recopilándose más de 10.000 impactos con el fin de contrastar las respuestas de la IA frente a los contenidos expuestos por los motores de búsqueda: superando los 165.000 datos analizados previo a la validación de referencias. El conjunto de corporaciones financieras se acotó tomando como base el directorio oficial de la Superintendencia de Bancos de Panamá.
Un detalle metodológico clave al analizar los datos: Gemini suele mencionar una mayor cantidad de bancos que ChatGPT en prácticamente cualquier situación, alcanzando una media cercana a las catorce referencias por contestación frente a menos de cinco. No es que distinga mejor a las instituciones; simplemente genera catálogos más extensos. Toda comparativa entre estos sistemas tiene que abordarse desde una perspectiva proporcional, descartando por completo el recuento absoluto de apariciones.
Fundamentos científicos del reporte
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: 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
|
Entidad |
ChatGPT |
Gemini |
|
Banco General |
96 % |
99 % |
|
BAC |
66 % |
91 % |
|
Banistmo |
64 % |
79 % |
|
Banco Nacional de Panamá |
61 % |
69 % |
|
Caja de Ahorros |
57 % |
66 % |
|
Global Bank |
64 % |
55 % |
|
Banesco |
19 % |
28 % |
|
Multibank |
9 % |
29 % |
|
Towerbank |
4 % |
29 % |
|
Banco Davivienda |
13 % |
21 % |
|
Scotiabank |
8 % |
24 % |
|
St. Georges Bank |
11 % |
17 % |
|
Mercantil Banco |
6 % |
18 % |
|
Banisi |
6 % |
12 % |
Origen: «La banca panameña ante la inteligencia artificial». Informe Abierto, julio de 2026. Dado que Gemini arroja relaciones más extensas que ChatGPT, el análisis debe interpretarse de manera relativa.
Tabla 1.2. Ficha de las veinte entidades con mayor presencia
|
# |
Entidad |
Total |
Generales |
Producto |
Pos. media |
Territorio más fuerte |
|
1 |
Banco General |
97,5 % |
97,5 % |
97,5 % |
2,3 |
Todo |
|
2 |
BAC |
78,4 % |
76,0 % |
82,5 % |
3,6 |
Préstamos, tarjetas, app |
|
3 |
Banistmo |
71,6 % |
69,0 % |
75,8 % |
4,3 |
Auto y banca en línea (100 %) |
|
4 |
Banco Nacional de Panamá |
64,7 % |
71,5 % |
53,3 % |
3,7 |
Prestigio y vivienda |
|
5 |
Caja de Ahorros |
61,6 % |
67,5 % |
51,7 % |
3,9 |
Hipotecas (100 %) |
|
6 |
Global Bank |
59,7 % |
55,0 % |
67,5 % |
4,3 |
Empresa e inversión (100 %) |
|
7 |
Banesco |
23,8 % |
26,0 % |
20,0 % |
4,9 |
Tarjetas (80 %) y extranjeros |
|
8 |
Multibank |
19,1 % |
20,0 % |
17,5 % |
4,9 |
Empresa (70 %) |
|
9 |
Towerbank |
16,9 % |
22,5 % |
7,5 % |
5,0 |
Extranjeros (70 %) |
|
10 |
Banco Davivienda |
16,9 % |
9,5 % |
29,2 % |
5,9 |
Hipotecas (80 %) |
|
11 |
Scotiabank |
16,2 % |
8,5 % |
29,2 % |
6,0 |
En liquidación |
|
12 |
St. Georges Bank |
13,8 % |
17,0 % |
8,3 % |
4,6 |
Atención al cliente (90 %) |
|
13 |
Mercantil Banco |
12,2 % |
11,0 % |
14,2 % |
5,4 |
Transferencias (60 %) |
|
14 |
Banisi |
9,1 % |
10,0 % |
7,5 % |
6,1 |
Plazo fijo (30 %) |
|
15 |
Banco Aliado |
8,4 % |
5,5 % |
13,3 % |
5,8 |
Plazo fijo (40 %) |
|
16 |
MMG Bank |
6,9 % |
5,0 % |
10,0 % |
5,5 |
Banca privada (80 %) |
|
17 |
Unibank |
6,9 % |
8,5 % |
4,2 % |
5,1 |
Plazo fijo (40 %) |
|
18 |
Credicorp Bank |
5,0 % |
3,5 % |
7,5 % |
5,7 |
Transferencias (30 %) |
|
19 |
Banco La Hipotecaria |
5,0 % |
4,0 % |
6,7 % |
5,2 |
Primera vivienda (40 %) |
|
20 |
Bladex |
4,4 % |
0,5 % |
10,8 % |
5,3 |
Comercio exterior (90 %) |
Origen: Informe Abierto, julio de 2026, con base en 320 contestaciones. «Pos. media» corresponde al lugar promedio obtenido en la respuesta.
Tabla 1.3. Cómo se recogieron los datos
|
Elemento |
Detalle |
|
Consultas a asistentes |
320 consultas a ChatGPT y Gemini, geolocalizadas en Panamá y formuladas en español tal como las escribiría un cliente |
|
Diseño del cuestionario |
Dos bloques —recomendación general e intención de producto—, con cada consulta repetida cinco veces |
|
Resultados de buscadores |
Las mismas veinte preguntas lanzadas en Google y en Bing: más de 10.000 resultados recogidos |
|
Volumen total procesado |
Más de 165.000 registros hasta la fase de verificación de fuentes |
|
Universo de entidades |
Definido a partir del registro público de la Superintendencia de Bancos de Panamá |
|
Ventana temporal |
Julio de 2026 |
|
Naturaleza de los datos |
Resultados preliminares de investigación en curso, actualmente en evaluación por pares en revistas científicas |
Procedencia: documento metodológico del Informe Abierto, mes de julio de 2026.
Nota para el editor: el informe es descriptivo y no evaluativo. Documenta la visibilidad de las marcas en un canal concreto y no valora la calidad, la solvencia, la solidez financiera ni la idoneidad de ninguna entidad bancaria. Nada de su contenido constituye recomendación financiera, de inversión o de contratación, ni asesoramiento profesional de ningún tipo. Los datos son preliminares, corresponden a julio de 2026 y proceden de investigaciones en evaluación por pares cuyos resultados definitivos pueden diferir.
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.


