Bancos de Panamá en IA: el asistente que use el cliente puede determinar si un banco aparece o no

El informe abierto sobre la banca panameña documenta que dos respuestas a una consulta idéntica comparten solo el 58 % de las marcas en ChatGPT y el 61 % en Gemini; que un banco puede aparecer en el 76 % de las respuestas de un asistente con su web citada en apenas el 6 % de ellas; y que cerca del 28 % de las fuentes que cita la IA no figura entre los cincuenta primeros resultados de Google ni de Bing

Los investigadores formularon la misma interrogante cinco veces consecutivas, dentro de la misma sesión y bajo idénticas condiciones. Jamás obtuvieron las mismas entidades bancarias. Dos contestaciones para una solicitud calcada apenas coinciden en el 58 % de los nombres citados por ChatGPT y en el 61 % por Gemini. Solo Banco General figura de manera constante a lo largo de las distintas pruebas; para el resto —lo que abarca a instituciones de gran envergadura como BAC, Banco Nacional o Banistmo— la visibilidad es intermitente, ya que figuran en ciertos ensayos y se desvanecen en los demás.

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).

«En la inteligencia artificial no hay una ubicación fija como ocurre en un motor de búsqueda convencional: lo que existe es una probabilidad de presencia. Esta realidad genera una consecuencia operativa que resulta fundamental asimilar antes de adquirir cualquier solución analítica: una sola consulta no constituye una métrica válida. Todo reporte de visibilidad fundamentado en una única ejecución por cada interrogante refleja tan solo una porción de la realidad, y dicho fragmento se transforma constantemente en cada intento», señala Néstor Romero, COO de Centria Group.

El estudio plantea un criterio claro: ejecutar cada búsqueda un mínimo de tres veces antes de validar cualquier dato, priorizando abarcar una mayor diversidad de cuestiones con pocas réplicas por encima de focalizarse en pocas dudas con reiteraciones excesivas. La oscilación en los resultados disminuye velozmente gracias a las primeras iteraciones, mientras que la amplitud temática no se puede suplir mediante ningún otro procedimiento.

Dos paradigmas de mando contrarios

El contraste más radical entre ambos sistemas —con un impacto sumamente directo sobre cualquier equipo de marketing— radica en sus orígenes informativos. ChatGPT elabora sus contestaciones a partir de contenidos oficiales: los portales bancarios y la plataforma institucional del regulador concentran el 82 % de sus referencias, siendo el sitio web de la Superintendencia de Bancos su soporte predilecto, con un total de 95 menciones. Gemini adopta el enfoque opuesto: dos terceras partes de sus referencias provienen de medios periodísticos, espacios de discusión y plataformas sociales, situando como su principal referente a un foro en línea —Reddit, que acumula 263 referencias en la fase inicial y 206 en la posterior—, por delante de la página digital de cualquier entidad financiera nacional.

La forma de buscar también difiere. ChatGPT realiza en promedio once búsquedas internas por respuesta y cita menos de cinco fuentes: busca mucho y filtra mucho. Gemini realiza menos de cinco búsquedas y cita casi catorce fuentes: busca poco y recoge todo lo que encuentra. Son dos filosofías de recuperación de información, y explican buena parte de las diferencias de resultado.

«Estar presente en la IA no se reduce a un solo aspecto. En un asistente se triunfa mediante contenido original y interlocución regulatoria; en el otro, logrando menciones por parte de terceros. Son dos lógicas diferentes, y cualquier estrategia que contemple la inteligencia artificial como un canal homogéneo está operando a ciegas», apunta Romero.

La brecha que desconcierta al marketing bancario

El caso más extremo del estudio lo protagoniza Banistmo: aparece en el 76 % de las respuestas de Gemini, mientras que su web oficial se cita en apenas el 6 % de ellas. La IA habla mucho de ese banco sin haber leído su sitio. Su visibilidad está construida casi por completo sobre lo que otros publican: medios, foros, reseñas y comparadores. Multibank ofrece una variante aún más nítida: presencia media estable, un 70 % en banca de empresa y cero citas a su web en ambos asistentes.

Los autores subrayan que esto no significa que los bancos panameños tengan una presencia digital deficiente. Tienen webs funcionales, fichas de sucursal activas, horarios, teléfonos y cientos de reseñas. El problema no es la ausencia de ese activo, sino que el activo que alimenta a la IA está mayoritariamente fuera de él, y hoy nadie lo gestiona como tal.

La conversación sobre su empresa ocurre en terceros, y ahí es donde la IA se informa. Pero la gestión de marca sigue concentrada en el sitio propio. Ese desfase es, probablemente, el mensaje central del informe para cualquier equipo de marca, afirma Néstor Romero.

Para la banca mediana, el asistente decide si existe

La variación en el tamaño de los listados genera un impacto comercial inmediato. A las seis principales entidades les resulta prácticamente indiferente la plataforma empleada por el usuario, ya que figuran en ambas. Para las instituciones financieras medianas, por el contrario, la herramienta elegida por el consumidor define de forma literal su supervivencia en el mercado. Las brechas alcanzan multiplicadores de hasta ocho veces —Towerbank salta del 4 % en una plataforma al 29 % en la alternativa—, mientras que Unibank experimenta un salto que va desde el 0 % hasta el 17 %. Los investigadores califican esta conclusión como el descubrimiento más desconcertante de la investigación.

Los buscadores tampoco se parecen entre sí

Una segunda línea de investigación, cuyos hallazgos el documento califica de sumamente preliminares, planteó los mismos veinte interrogantes en Google y en Bing empleando geolocalización en Panamá. El desenlace resultó más drástico de lo previsto: de cada quince dominios visibles en la página inicial, tan solo un par coinciden en ambos motores de búsqueda. Asimismo, no solo varían los resultados mostrados, sino también la clase de contenido que priorizan: Google inunda su primer apartado con plataformas sociales —Reddit, Instagram, YouTube, Facebook y TikTok— además de los sitios web corporativos.

El dato más relevante para cualquier dirección de marketing es bien distinto: al contrastar cada fuente mencionada por los asistentes con los resultados que ambos motores arrojan para esa misma consulta, alrededor del 28 % de las referencias enlaza con páginas ausentes entre los cincuenta primeros puestos de cualquiera de los dos. Estos sistemas no se limitan a reorganizar lo que el buscador tradicional ya exhibe, sino que descubren información que el posicionamiento orgánico oculta incluso más allá de cinco páginas de resultados.

A esto hay que sumarle la frecuencia con la que rota. Al evaluar otra vez un grupo de preguntas idénticas tras unos días bajo las mismas circunstancias, Google lograba modificar cuatro de cada diez dominios en su página principal en más o menos siete días; Bing demostró una estabilidad bastante mayor durante un periodo semejante. La conclusión práctica indica que cualquier análisis de visibilidad caduca con rapidez y un reporte elaborado hace un trimestre retrata una realidad completamente desactualizada. Por su parte, la perspectiva estratégica señala que, en un ecosistema que gira a tal ritmo, el beneficio no reside en ajustar para una imagen estática específica, sino en figurar permanentemente dentro de aquellas fuentes que logran perdurar.

«No es que el SEO haya perdido relevancia —al contrario, sigue siendo crucial—, sino que ya no basta por sí solo. Un plan de visibilidad centrado exclusivamente en los motores de búsqueda descarta una parte muy importante del canal», señala Romero.

Tablas de apoyo

De dónde saca cada asistente lo que dice

Origen: Informe Abierto, julio de 2026. Tasas calculadas a partir del volumen global de citas anotadas en cada herramienta de asistencia.

Asimetrías entre asistentes

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026.

La conexión con Google y Bing

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026. Resultados de una segunda línea de trabajo en curso, presentados por los autores como especialmente provisionales y pendientes de validaciones adicionales.

Nota para el editor: el informe tiene un carácter puramente descriptivo y carece de intenciones evaluativas. En él se registra la presencia de las marcas en un canal específico, omitiendo cualquier juicio sobre la calidad, la solvencia, la solidez financiera o la idoneidad de los diferentes bancos. Ninguno de sus apartados supone una sugerencia de inversión, contratación o índole financiera, ni tampoco un consejo profesional de cualquier clase. La información mostrada es provisional, data de julio de 2026 y se basa en estudios sometidos a revisión por pares, cuyas conclusiones finales podrían variar.

¿Quieres conocer todos los datos, fuentes y hallazgos de esta investigación? Consulta el informe completo sobre la visibilidad de la banca panameña en buscadores y asistentes de inteligencia artificial.