320 consultas a ChatGPT y Gemini para responder qué dice la IA de los bancos panameños

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

Durante veinte años, elegir un banco empezaba en un buscador que devolvía diez enlaces y dejaba la decisión al cliente. Hoy, una parte creciente de esas consultas termina en un asistente de inteligencia artificial que no devuelve enlaces, sino una recomendación redactada con dos o tres nombres propios. «La banca panameña ante la inteligencia artificial», el informe abierto publicado en julio de 2026, documenta por primera vez y con datos recogidos directamente sobre el mercado panameño qué entidades hace presentes la IA cuando se le pregunta por banca en Panamá, con qué consistencia lo hace y sobre qué fuentes construye sus respuestas.

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 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 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

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 lugar el desplome resulta drástico: la cuota cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, deja de tratarse de una plaza fija para transformarse en una visita esporádica. La entidad financiera no participa en el debate: se limita a asomarse de vez en cuando.

Tres aspectos que se transforman radicalmente 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.

«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 estudio recalca asimismo un desequilibrio que incrementa la dificultad: mientras que en un motor de búsqueda la firma disputa un puesto en un listado junto a sus rivales y el usuario contempla la totalidad de las opciones, en un asistente pugna por formar parte de un grupo sumamente reducido que el consumidor obtiene ya depurado, 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 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.

Ciencia detrás del informe

El documento se sustenta sobre una línea investigativa cuyo hito científico inicial ya ha visto la luz: la scoping review titulada «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», difundida en agosto de 2026 a través de la revista Latitude, bajo el sello de Quality Leadership University. Dicha investigación determinó que, a pesar de la proliferación de indicadores, aún carecemos de un mecanismo con validación científica para cuantificar la visibilidad de una firma en entornos generativos. El presente análisis traslada dicha prudencia metodológica a un sector específico.

«El desarrollo de directautas ha superado con creces al acopio de datos probatorios. Gran cantidad de las metodologías vigentes se sugieren mas carecen de evaluación, al tiempo que la práctica totalidad de los estudios existentes se ha desarrollado en lengua inglesa y centrándose en entornos anglosajones. Ante este panorama, para una institución financiera de Panamá, la cuestión fundamental —de qué manera interpreta la inteligencia artificial a mi organización, y cuáles son los motivos— carecía de sustento empírico hasta el momento», sostiene 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

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

Procedencia: documento metodológico del Informe Abierto, mes de 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 pregunta ya no es si la inteligencia artificial está influyendo en las decisiones de los clientes, sino qué entidades está poniendo en esa conversación y por qué. Para conocer la metodología completa, los datos por entidad, las consultas analizadas y los principales hallazgos, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» y consulta la investigación completa.