Más de cincuenta bancos con licencia y solo seis en la conversación de la inteligencia artificial

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.

El estudio agrupa los hallazgos de un proyecto investigativo llevado a cabo conjuntamente por nueve centros procedentes de 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), además de Centria Group, institución con operaciones en España y Panamá; 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 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, el 73 % de la conversación

El reparto de menciones resulta sumamente desequilibrado. Banco General lidera en ambos asistentes —con un 96 % en ChatGPT y un 99 % en Gemini— y suele posicionarse a la cabeza del listado, alcanzando una presencia conjunta del 97,5 % del total de contestaciones examinadas. A continuación 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 alusiones del sector.

A partir del séptimo lugar el desplome es drástico: la cuota cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, se transforma de un puesto fijo en una presencia esporádica. La entidad financiera queda fuera del debate: apenas lo transita ocasionalmente.

Tres aspectos que se transforman radicalmente 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.

«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.

El informe subraya además una asimetría que agrava el problema: en un buscador la marca compite por una posición dentro de una lista donde también aparecen sus competidores, y el cliente ve el conjunto; en un asistente compite por estar en un conjunto muy corto que el cliente recibe ya filtrado, sin saber qué quedó fuera. La invisibilidad, en este canal, es invisible también para el cliente.

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.

Al analizar los datos, resulta fundamental considerar una cuestión metodológica: Gemini suele mencionar una mayor cantidad de bancos en comparación con ChatGPT, alcanzando una media cercana a las catorce referencias por contestación, mientras que su competidor no llega a cinco. Esto no significa que otorgue una valoración distinta a las instituciones, sino que simplemente genera listados más extensos. Por consiguiente, cualquier análisis comparativo entre ambos sistemas tiene que abordarse desde una perspectiva relativa, evitando en todo momento la simple suma de menciones.

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.

«La creación de recomendaciones ha superado ampliamente a la de pruebas empíricas. Gran cantidad de los métodos vigentes se sugieren pero no se evalúan, al tiempo que prácticamente todos los estudios existentes se han desarrollado en inglés y enfocados en entornos anglosajones. A una institución financiera panameña, el interrogante fundamental —qué expone la inteligencia artificial acerca de mi organización, y por qué— carecía de contestación práctica hasta este momento», sostiene 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

Cuadro 1.1. Distribución por entidad bancaria en cada usuario

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

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.

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.