Investigadores de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos miden la visibilidad bancaria panameña ante la IA

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 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 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 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.

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.

«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

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 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 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; 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

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 este 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.