Hay tantos rankings como intenciones de cliente: la evidencia sobre la banca panameña

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.

Se trata del descubrimiento que más altera el diagnóstico del sector y, a juicio de los redactores del estudio, aquel que pasa más desapercibido al difundirse un listado único de visibilidad en inteligencia artificial. Si únicamente se evalúa la sugerencia general —«cuál es el mejor banco de Panamá»—, trece entidades financieras autorizadas ni siquiera figuraban una sola vez en doscientas consultas realizadas a ChatGPT y Gemini. Al plantear cuestiones sobre productos específicos, siete de estas instituciones salieron a la luz. Y no de manera secundaria, sino ocupando lugares de liderazgo en su nicho.

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).

«No eran invisibles: nadie les estaba preguntando por su negocio. Esa distinción lo cambia todo, porque convierte un diagnóstico de ausencia en un diagnóstico de encuadre. El problema de esas entidades no era su presencia digital, era la pregunta con la que se las estaba midiendo», explica 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 análisis sectoriales

Tras examinar una docena de cuestiones sobre productos, emergen tres tendencias claras. La inicial: la banca pública lidera el sector residencial. Caja de Ahorros acapara el 100 % en créditos hipotecarios y, al figurar en ChatGPT, suele ocupar la posición más destacada junto a Banco Nacional. Esto guarda coherencia con su misión social y los planes habitacionales del Estado, evidenciando que la inteligencia artificial ha asimilado la relevancia institucional de dichas instituciones más allá de sus propuestas comerciales.

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.

Casos que explican el mecanismo

El informe detalla diversos casos particulares de gran valor ilustrativo. MMG Bank salta desde el 5 % en cuestiones generales hasta el 80 % al consultar sobre banca privada. Por su parte, St. Georges Bank registra una presencia global del 17 % que asciende al 90 % en las consultas de servicio al cliente, lo cual evidencia de forma clara que una entidad financiera de menor tamaño es capaz de liderar un ámbito específico. Asimismo, Banco Davivienda encabeza el crecimiento más notable del análisis, pasando de un 9,5 % en aspectos generales a un 29,2 % en el segmento de productos, alcanzando un 80 % en créditos hipotecarios. Finalmente, Pacific Bank aporta un dato relevante al ostentar la posición media más destacada dentro del segmento inferior, situada en 3,2: cada vez que hace acto de presencia, se sitúa en los primeros puestos.

Asimismo, los creadores aconsejan analizar un contraejemplo significativo. Banco La Hipotecaria, entidad enfocada en este sector, alcanza el 40 % en la categoría de primera vivienda, aunque no encabeza su propio mercado; de hecho, en materia de préstamos hipotecarios es superada de manera evidente por Caja de Ahorros, que registra un 100 %, y por Davivienda, con un 80 %. Este escenario resulta inusual y de gran interés comercial, pues la compañía incluye el producto en su denominación oficial y, pese a ello, no domina las preferencias en torno al mismo.

«Incluir la categoría en la denominación no asegura la vinculación en el resultado. Dicho escenario derriba la creencia más común del ámbito, la cual da por sentado que la inteligencia artificial procesa por sectores tal como lo haría un ejecutivo. No funciona de esa manera: recrea un diálogo basándose en la información disponible en la web», puntualiza Romero.

Una advertencia sincera

El estudio acompaña esta conclusión con una prudencia presente a lo largo de todo el texto: las charlas especializadas escasean mucho más en comparación con consultas tipo «¿cuál es el mejor banco de Panamá?». Gestionar con soltura la banca privada permite atraer a un cliente con grandes recursos, mas no conquistar cuota minorista. Dado que faltan cifras públicas sobre el volumen de búsquedas en los asistentes de IA, la investigación otorga el mismo peso a todas las cuestiones, inflando así los nichos por encima de su verdadera trascendencia comercial. Al comprobar que una entidad financiera lidera un nicho, hay que interpretarlo como que «encabeza un diálogo 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 conclusión transversal es que no hay un ranking: hay tantos rankings como intenciones de cliente. Cualquier informe que le entregue a un banco un número único de visibilidad en IA le está dando una respuesta a una pregunta que no existe«, concluye Néstor Romero.

2.3. Tablas de apoyo

Tabla 2.1. Las entidades que emergen al cambiar la pregunta

Origen: Informe Abierto, julio de 2026. Bladex no comenzaba desde cero, sino con una huella 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.

Hoy en día, la inteligencia artificial interviene activamente en la manera en que los usuarios contrastan y valoran las distintas alternativas financieras. El verdadero dilema radica en averiguar qué instituciones consiguen aparecer en dichas sugerencias. Descarga el informe: «La banca panameña ante la inteligencia artificial» para consultar las cifras, el procedimiento metodológico y un estudio exhaustivo sobre el posicionamiento del sector bancario panameño dentro de ChatGPT y Gemini.