Qué recomienda la inteligencia artificial cuando un cliente panameño pregunta qué banco elegir

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 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 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 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.

«En banca, la reputación no es un atributo comercial más: es la materia prima del negocio. Un cliente que elige un banco decide dónde deposita sus ahorros y con quién se endeuda durante veinte años, y toma esa decisión sobre una base informativa que casi nunca es técnica. Por eso importa tanto quién está redactando ahora esa recomendación», explica Néstor Romero, COO de Centria Group y uno de los investigadores responsables del informe.

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 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 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.

«Una gran parte de las organizaciones posee paneles exhaustivos de posicionamiento web, reportes mensuales de visitas y encargados designados para esta labor. Sin embargo, carecen de cualquier indicador sobre la perspectiva que la inteligencia artificial tiene de ellas. Se trata de un patrimonio de marca que opera actualmente a ciegas: carece de métrica inicial, de meta y de propietario», apunta 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 matiz metodológico relevante para leer las cifras: Gemini nombra más bancos que ChatGPT en casi todos los casos, con un promedio de casi catorce citas por respuesta frente a menos de cinco. No valora distinto a las entidades: produce listas más largas. Cualquier comparación entre asistentes debe hacerse en términos relativos y nunca sumando menciones.

La ciencia detrás del reporte

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 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. Cuadros de soporte

Tabla 1.1. Presencia por banco en cada asistente

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.