De trece bancos panameños ausentes a seis: lo que revela cambiar la pregunta que se le hace a la IA

El estudio abierto «La banca panameña ante la inteligencia artificial», redactado por nueve organismos de cinco naciones, revela que trece instituciones autorizadas no figuraban ni una sola vez en 200 respuestas de recomendación general. Al indagar sobre servicios específicos, siete sobresalieron con cuotas de liderazgo: Prival llega al 90 % en banca privada, Bladex al 90 % en comercio exterior y Citibank al 90 % en banca corporativa.

Es el hallazgo que más cambia el diagnóstico del sector y, según los autores del informe, el que más se pierde cuando alguien publica un ranking único de visibilidad en inteligencia artificial. Midiendo solo la recomendación general —«cuál es el mejor banco de Panamá»—, trece bancos con licencia no aparecían ni una vez en 200 respuestas de ChatGPT y Gemini. Al formular preguntas de producto, siete de ellos emergieron. Y no marginalmente: con posiciones dominantes en su terreno.

El estudio agrupa las conclusiones de un proyecto científico llevado a cabo en colaboración por nueve organizaciones pertenecientes a cinco naciones distintas: 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), sumadas a Centria Group, entidad 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).

«No pasaban inadvertidas: sencillamente, a nadie le interesaba su actividad. Semejante matiz lo transforma todo, pues transforma la falta de diagnóstico en un problema de enfoque. La dificultad de dichas organizaciones no radicaba en su huella digital, sino en el planteamiento con el que se evaluaban», detalla Néstor Romero, COO de Centria Group.

De trece ausencias a seis

Citibank y Pacific Bank pasan del 0 % en consultas generales al 11,7 % en consultas de producto; Prival Bank, al 10,8 %; Bank of China y Canal Bank, al 4,2 %; BICSA, al 3,3 %. A ellos se suma Bladex, que pasa de un residual 0,5 % a un 10,8 % y alcanza el 90 % en comercio exterior. La lista de bancos completamente ausentes se reduce así de trece a seis: BCT Bank, Banco Pichincha, Banco de Bogotá, KEB Hana Bank, Mega International Commercial Bank e ICBC, todas ellas entidades de banca corporativa o institucional sin oferta minorista visible en el país.

Tres lecturas de sector

El análisis de doce preguntas de producto arroja tres patrones. El primero: los bancos estatales dominan la vivienda. Caja de Ahorros alcanza el 100 % en hipotecas y, cuando aparece en ChatGPT, lo hace casi siempre en primer lugar, acompañada por Banco Nacional. Es coherente con su mandato social y con la existencia de programas públicos de vivienda, y muestra que la IA ha internalizado el posicionamiento institucional de estas entidades, no solo su oferta comercial.

El segundo: los especialistas ganan su terreno, pero solo el suyo. Prival en banca privada, Bladex en comercio exterior, Citibank en banca de empresa, Pacific Bank en depósitos a plazo. Ninguno aparecía en la recomendación general y ninguno se extiende más allá de su segmento. El tercero: los grandes están en todo. Banco General mantiene el 97,5 % también en producto y BAC sube al 82,5 %. La especialización abre huecos, pero no desplaza a los líderes: en ninguno de los doce productos analizados el líder general queda fuera del podio.

Escenarios que ilustran el funcionamiento

El informe detalla algunos casos concretos que resultan muy clarividentes. MMG Bank salta desde el 5 % en cuestiones generales hasta el 80 % al enfocar las consultas hacia la banca privada. Por su parte, St. Georges Bank registra una visibilidad global del 17 % que asciende al 90 % en el ámbito de la atención al cliente, lo cual evidencia con claridad que una entidad de menor tamaño tiene la capacidad de liderar un nicho específico. En cuanto a Banco Davivienda, protagoniza el avance más destacado de la investigación, pasando del 9,5 % en consultas generales al 29,2 % en la categoría de producto, y alcanzando un 80 % en créditos hipotecarios. Finalmente, Pacific Bank aporta un dato singular: ostenta la posición promedio más alta dentro de todo el segmento inferior, situándose en 3,2. Siempre que hace acto de presencia, lo hace en los puestos de cabeza.

Hay también un contraejemplo que los autores recomiendan estudiar. Banco La Hipotecaria, especialista del segmento, sube al 40 % en «primera vivienda» pero no lidera su propio nicho: en hipotecas le superan claramente Caja de Ahorros, con un 100 %, y Davivienda, con un 80 %. Es una situación poco frecuente y comercialmente relevante: la marca lleva el producto en el nombre y aun así no lidera la conversación sobre ese producto.

«Tener el producto en el nombre no garantiza la asociación en la respuesta. Ese caso desmonta la intuición más extendida del sector, que es asumir que la IA razona por categorías como lo haría un directivo. No razona así: reconstruye una conversación a partir de lo que encuentra publicado», señala Romero.

Un aviso sincero

El informe acompaña este descubrimiento con una advertencia constante en todo el documento: los diálogos especializados aparecen con mucha menor frecuencia que consultas del tipo «¿cuál es el mejor banco de Panamá?». Dominar la banca privada ayuda a atraer a un cliente de gran patrimonio, pero no a conquistar cuota minorista. Dado que no hay cifras públicas sobre el volumen de búsquedas en los asistentes de inteligencia artificial, la investigación equipara todas las preguntas, lo que sobredimensiona los nichos frente a su verdadera relevancia comercial. Al leer que una entidad bancaria lidera un segmento, hay que interpretarlo como que «encabeza una conversación poco habitual», y no como que «cuenta con una gran visibilidad».

Para una firma mediana o de nicho, la lectura aplicada resulta igualmente clara: probablemente su modelo operativo sí figure en el radar de la inteligencia artificial, aunque el debate generalista jamás lo cuestione. De este modo, conseguir dominar un propósito específico se transforma en una meta totalmente factible, a diferencia de la pugna por la sugerencia masiva, terreno donde el puntero actual es prácticamente inalcanzable.

«La deducción general indica que no existe una única clasificación; más bien, surgen tantas tablas como propósitos tenga el consumidor. Cualquier reporte que proporcione a una entidad financiera una cifra aislada de presencia en IA responde a un cuestionamiento inexistente«, asevera Néstor Romero.

2.3. Tablas de apoyo

Tabla 2.1. Las entidades que emergen al cambiar la pregunta

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026. Bladex no partía de cero, sino de una presencia residual del 0,5 %.

Tabla 2.2. Quién domina cada conversación de producto

Origen: Informe Abierto, julio de 2026. Tasas de aparición calculadas sobre las repeticiones de cada búsqueda.

Tabla 2.3. Ficha de las veinte entidades con mayor presencia

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026. La comparación entre las columnas «Generales» y «Producto» es la que revela el hallazgo central de esta nota.

Actualmente, la inteligencia artificial interviene en la forma en que los usuarios analizan y contraponen las distintas alternativas financieras. El verdadero dilema radica en qué compañías consiguen integrarse en dichos listados sugeridos. Descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» para consultar las cifras, el procedimiento metodológico y la evaluación exhaustiva acerca del posicionamiento de las entidades bancarias de Panamá dentro de ChatGPT y Gemini.