Cuando la comparación la hace el sistema: el informe que documenta el nuevo intermediario de la banca

Nueve organizaciones procedentes de Estados Unidos, Colombia, Nicaragua, Panamá y España han lanzado «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un estudio de acceso público que analiza, mediante 320 interacciones reales con Gemini y ChatGPT, cuáles son las marcas financieras que los algoritmos recomiendan al usuario ante la consulta de qué entidad escoger. Tan solo una compañía acapara el 97,5 % de las menciones, mientras que la visibilidad cae en picado a partir del séptimo lugar.

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 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 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 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 de golpe en 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.

«La gran mayoría de las organizaciones dispone de paneles pormenorizados de posicionamiento web, reportes mensuales de visitas y personal encargado de esta labor. Sin embargo, carecen por completo de métricas sobre la perspectiva de la IA respecto a ellas. Se trata de un valor de marca que actualmente opera a ciegas, pues carece de punto de partida, metas y dolientes», recalca 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 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 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.

La ciencia detrás del reporte

El estudio se fundamenta en un eje de investigación que ya cuenta con su primera contribución científica publicada: la revisión panorámica 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 abundancia de indicadores, todavía carecemos de un mecanismo con validación científica para cuantificar la visibilidad de las marcas en entornos generativos. Este documento traslada dicha prudencia metodológica a un sector determinado.

«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; por consiguiente, este reporte no juzga a ninguna organización ni reemplaza la opinión de terceros, sino que brinda a la industria una radiografía contrastable acerca de un conducto 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

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

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.

Aviso destinado al editor: este reporte tiene un carácter puramente descriptivo y carece de intenciones evaluativas. En él se registra la presencia de las marcas dentro de un canal específico, omitiendo cualquier juicio sobre la calidad, solvencia, solidez financiera o idoneidad de las distintas instituciones bancarias. Ninguno de sus apartados supone una sugerencia de inversión, contratación o índole financiera, ni tampoco un consejo profesional de ninguna clase. Las cifras presentadas poseen un carácter preliminar, se refieren al mes de julio de 2026 y provienen de estudios sometidos a revisión por expertos, por lo que sus conclusiones definitivas 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.