Nueve instituciones procedentes de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos han lanzado «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un estudio abierto que recopila 320 interacciones reales con ChatGPT y Gemini para analizar qué marcas recomienda la IA ante la consulta de un usuario sobre qué banco seleccionar. Solamente una organización figura en el 97,5 % de los resultados, mientras que a partir del séptimo lugar la visibilidad cae drásticamente.
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 informe recoge resultados de una línea de investigación desarrollada de forma conjunta por nueve instituciones de cinco países: 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), junto con Centria Group, con presencia 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 análisis arranca de una disonancia competitiva muy peculiar del país: sobrepasan el medio centenar las instituciones que funcionan con autorización de la Superintendencia de Bancos —abarcando desde bancos estatales y de ficha general hasta los de ficha internacional— dentro de una plaza interna que apenas rebasa los cuatro millones de habitantes. En pocas palabras, abunda la oferta bancaria frente a cada usuario potencial, situándonos en un ámbito donde las ofertas resultan sumamente similares y la distinción se libra en el plano subjetivo.
«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
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.
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 radicalmente para una entidad
El informe señala tres mudanzas paralelas. En primer lugar, el intermediario ha perdido su imparcialidad: frente al buscador tradicional que simplemente enlista opciones para que el usuario decida, el asistente actual opta, sintetiza y aconseja. Aquí la visibilidad se reduce a una alternativa binaria, de modo que el ausente no compite en desventaja, sino que queda directamente fuera del diálogo. Como segundo punto, el espacio útil se ha contraído drásticamente; los diez resultados de antaño se han reducido a tres o cuatro alternativas, prescindiendo por completo de segundas páginas o barras de desplazamiento. Por último, apenas existen 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 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 Panamá y empleando el castellano, los especialistas plantearon a ChatGPT y a Gemini idénticas cuestiones a las que haría un usuario auténtico —cuál es el mejor banco, cuál cobra menos comisiones, cuál conviene para una pyme, quién financia un auto, quién gestiona un patrimonio—, estructuradas en dos apartados (sugerencia general e intención de producto) y reproducidas en cinco ocasiones cada una. En suma, se recopilaron 320 respuestas procedentes de estos asistentes virtuales. A esta labor se sumó un segundo eje de análisis que introdujo esas mismas interrogantes en Google y en Bing, alcanzando más de 10.000 impactos capturados, con el fin de verificar si los contenidos ofrecidos por la IA guardan relación con los resultados de los motores de búsqueda: se procesaron más de 165.000 registros hasta llegar a la comprobación de fuentes. El conjunto de instituciones se acotó tomando como base el registro oficial de la Superintendencia de Bancos de Panamá.
Un aspecto metodológico clave al analizar las métricas indica que Gemini suele mencionar una mayor cantidad de bancos que ChatGPT en prácticamente cualquier situación, registrando una media cercana a las catorce referencias por cada contestación en contraste con las menos de cinco de su competidor. Esto no significa que otorgue una valoración distinta a las instituciones financieras, sino que simplemente genera listados más extensos. Por consiguiente, cualquier análisis comparativo entre estos asistentes virtuales tiene que llevarse a cabo bajo parámetros relativos, evitando por completo la simple acumulación 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 autores insisten en el carácter descriptivo del trabajo: el informe no evalúa a ninguna entidad ni sustituye el criterio de nadie, sino que ofrece al sector una fotografía verificable de un canal que ya está operando sobre sus clientes y que, en la mayoría de los casos, todavía no está siendo medido.
1.3. Cuadros de soporte
Cuadro 1.1. Distribución por entidad bancaria en cada usuario
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
Componente | Especificación |
Preguntas a asistentes | 320 interacciones dirigidas a ChatGPT y Gemini, ubicadas geográficamente en Panamá y redactadas en castellano de la forma en que lo haría cualquier usuario |
Estructura de las preguntas | Dos apartados distintos —sugerencia general y propósito de compra—, duplicándose cada una de las cuestiones en cinco ocasiones |
Resultados de buscadores | Las idénticas veinte cuestiones ejecutadas en Google y en Bing: recopilándose más de 10.000 impactos |
Cifra global analizada | Superando los 165.000 datos previos al cotejo definitivo de procedencias |
Padrón de entidades | Establecido tomando como base el directorio oficial de la Superintendencia de Bancos de Panamá |
Periodo de análisis | Julio de 2026 |
Índole de la información | Hallazgos iniciales de un estudio en desarrollo, hallándose en este momento bajo revisión de expertos en publicaciones académicas |
Fuente: nota metodológica del Informe Abierto, julio de 2026.
Aviso 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, absteniéndose de juzgar la solidez, solvencia, calidad o conveniencia de cualquier institución financiera. Ninguno de sus apartados supone asesoramiento profesional, ni tampoco consejo de inversión, contratación o finanzas. Las cifras son de carácter provisional, se refieren al mes de julio de 2026 y se basan en estudios sometidos a revisión científica cuyas conclusiones finales podrían presentar variaciones.
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.
