Nueve entidades de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos han lanzado «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un estudio público que detalla, por medio de 320 interacciones reales con ChatGPT y Gemini, cuáles son los bancos mencionados por la IA ante la consulta de un usuario sobre qué institución financiera seleccionar. Una única marca figura en el 97,5 % de los resultados, mientras que la visibilidad decae drásticamente a partir de la séptima posición
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.
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).
La investigación arranca de una peculiaridad competitiva nacional: más de cincuenta instituciones operan autorizadas por 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 personas. Dicho de otro modo, existen demasiadas entidades financieras para cada usuario potencial, en una industria cuyos servicios resultan sumamente similares y donde la distinción se decide en el ámbito 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 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 cosas que cambian de golpe 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 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 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.
Ciencia detrás del informe
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: 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
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 % |
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
| # | 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
Variable | Especificación |
Interrogaciones a asistentes | 320 preguntas realizadas a ChatGPT y Gemini, ubicadas geográficamente en Panamá y planteadas en castellano al modo en que lo haría cualquier usuario |
Estructura de la encuesta | Dos secciones distintas —recomendación global y propósito comercial—, habiéndose repetido cada pregunta un total de cinco ocasiones |
Hallazgos en motores de búsqueda | Las mismas veinte cuestiones introducidas en Google y Bing, con más de 10.000 impactos recopilados |
Magnitud global analizada | Superando los 165.000 datos procesados hasta alcanzar la etapa de contrastación documental |
Marco de entidades | Establecido tomando como base el directorio oficial de la Superintendencia de Bancos de Panamá |
Periodo de referencia | Julio de 2026 |
Tipo de información | Hallazgos provisionales de un estudio en desarrollo, hallándose actualmente bajo revisión ciega por expertos en publicaciones científicas |
Fuente: nota metodológica del Informe Abierto, 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.
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.