El primer mapa de la visibilidad bancaria en la era de los asistentes de IA se hace en Panamá

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.

Hace veinte años, la selección de una entidad bancaria comenzaba en un motor de búsqueda que ofrecía diez resultados y dejaba la elección final en manos del usuario. En la actualidad, un sector cada vez mayor de dichas búsquedas concluye en un asistente virtual basado en inteligencia artificial que prescinde de los enlaces para proponer una sugerencia redactada con un par de marcas específicas. Publicado en julio de 2026, el informe abierto titulado «La banca panameña ante la inteligencia artificial» examina por primera vez —empleando información empírica obtenida directamente del sector local— cuáles son las instituciones que la IA menciona al abordar el ámbito financiero en Panamá, la frecuencia con la que aparecen y los orígenes de información que sustentan tales 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).

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 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 acaparan 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 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 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

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.

Ciencia detrás del informe

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 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. Tablas de apoyo

Tabla 1.1. Presencia por banco en cada asistente

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

Origen: Informe Abierto, julio de 2026, acerca de 320 contestaciones. «Pos. media» corresponde al lugar promedio obtenido en la contestación.

Tabla 1.3. Cómo se recogieron los datos

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.

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.