Bancos de Panamá en IA: dos modelos de autoridad y dos formas de construir respuestas

El estudio público acerca del sector bancario panameño revela que dos contestaciones a una pregunta idéntica coinciden únicamente en el 58 % de los rastros dentro de ChatGPT y el 61 % en Gemini; asimismo, señala que una entidad financiera puede figurar en el 76 % de las contestaciones de un chatbot pero con su plataforma enlazada en tan solo el 6 % de ellas; y añade que alrededor del 28 % de las referencias empleadas por la inteligencia artificial no aparecen entre los cincuenta principales puestos de Google o Bing.

Los expertos plantearon la misma interrogante en cinco ocasiones consecutivas, dentro de idéntica sesión y bajo idénticas circunstancias. Los resultados bancarios no coincidieron. Dos contestaciones para una solicitud exacta comparten únicamente el 58 % de las enseñas mencionadas en ChatGPT y un 61 % en Gemini. Tan solo Banco General se sostiene a lo largo de casi todas las ejecuciones; para los demás (incluso entidades de gran envergadura como BAC, Banco Nacional o Banistmo) la aparición resulta intermitente: figuran en ciertas ocasiones y se desvanecen en otras.

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 visiones de liderazgo contrarias

La diferencia más profunda entre los dos sistemas —y la de consecuencias más directas para un equipo de marketing— está en las fuentes. ChatGPT construye sus respuestas con material institucional: las webs de los propios bancos y el portal del regulador suman el 82 % de sus citas, y su fuente más citada es el sitio de la Superintendencia de Bancos, con 95 citas. Gemini hace lo contrario: dos tercios de sus citas son medios, foros y redes sociales, y su fuente más citada es un foro de internet —Reddit, con 263 citas en la primera oleada y 206 en la segunda—, por delante de la web de cualquier banco del país.

Asimismo, los métodos de búsqueda varían considerablemente. ChatGPT ejecuta, por término medio, unas once consultas internas por contestación y apenas referencia menos de cinco fuentes, lo que denota una búsqueda exhaustiva acompañada de un filtro severo. En cambio, Gemini efectúa menos de cinco indagaciones y alude a cerca de catorce referencias, apostando por una búsqueda más limitada pero abarcadora. Se trata de dos enfoques distintos para recuperar datos, los cuales justifican gran parte de la disparidad en los resultados obtenidos.

«Estar presente en la IA no es una sola cosa. En un asistente se gana con contenido propio y presencia ante el regulador; en el otro se gana siendo mencionado por terceros. Son dos juegos distintos, y una estrategia que trate la IA como un canal único está optimizando a ciegas», sostiene Romero.

El desfase que descoloca al marketing bancario

El escenario más extremo de la investigación lo encabeza Banistmo: figura en el 76 % de las contestaciones de Gemini, al tiempo que su portal oficial apenas aparece en un 6 % de las mismas. La inteligencia artificial menciona constantemente a dicha entidad financiera sin haber examinado su página web. Su notoriedad descansa casi en su totalidad en aquello que difunden terceros, tales como foros, portales de noticias, valoraciones y sitios de comparación. Multibank presenta un matiz todavía más claro: una presencia moderada y constante, alcanzando el 70 % en el segmento de banca corporativa, mientras que las referencias a su sitio web son nulas en ambas herramientas.

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 distinta longitud de las listas tiene una consecuencia comercial directa. Para los seis grandes, el asistente que use el cliente es casi indiferente: aparecen en ambos. Para la banca mediana, en cambio, el asistente que use el cliente determina literalmente si la entidad existe o no. Las diferencias llegan a ser de ocho veces —Towerbank pasa del 4 % en un sistema al 29 % en el otro— y, en el caso de Unibank, de un 0 % a un 17 %. Los autores lo describen como el hallazgo más incómodo del estudio.

Los buscadores tampoco se parecen entre sí

Una segunda línea de trabajo, cuyos resultados el informe presenta como especialmente preliminares, lanzó las mismas veinte preguntas en Google y en Bing con geolocalización en Panamá. El resultado fue más extremo de lo esperado: de cada quince dominios que aparecen en la primera página, apenas dos son comunes a ambos buscadores. Y no difieren solo en qué muestran, sino en qué tipo de contenido privilegian: Google llena su primera página de redes sociales —Reddit, Instagram, YouTube, Facebook y TikTok— junto a las webs corporativas.

El dato de mayor alcance para una dirección de marketing es otro: al cruzar cada fuente citada por los asistentes contra lo que ambos buscadores devuelven para esa misma pregunta, cerca del 28 % de las citas apunta a páginas que no aparecen entre los cincuenta primeros resultados de ninguno de los dos. Los asistentes no se limitan a reordenar lo que el buscador ya expone: alcanzan contenido que el posicionamiento orgánico no muestra ni en cinco páginas de resultados.

A esto hay que sumarle la velocidad de rotación. Al evaluar de nuevo un subconjunto de consultas tras pocos días bajo circunstancias idénticas, Google había modificado el cuarent0 por ciento de los dominios en su página inicial en el transcurso de una semana más o menos; Bing se mostró bastante más constante en un periodo semejante. La conclusión táctica apunta a que cualquier análisis de visibilidad caduca con rapidez y un reporte trimestral refleja un panorama totalmente caduco. La perspectiva estratégica señala que, en un escenario con semejante dinamismo, el beneficio no reside en ajustar para un instante determinado, sino en figurar en aquellas tipologías de fuentes que perduran.

«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

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026. Porcentajes calculados sobre el total de citas registradas en cada asistente.

Asimetrías entre asistentes

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026.

La relación con Google y Bing

Origen: Informe Abierto, julio de 2026. Hallazgos correspondientes a una línea de investigación alterna en desarrollo, expuestos por los creadores en calidad de sumamente preliminares y a la espera de confirmaciones posteriores.

Nota para el editor: el informe es descriptivo y no evaluativo. Documenta la visibilidad de las marcas en un canal concreto y no valora la calidad, la solvencia, la solidez financiera ni la idoneidad de ninguna entidad bancaria. Nada de su contenido constituye recomendación financiera, de inversión o de contratación, ni asesoramiento profesional de ningún tipo. Los datos son preliminares, corresponden a julio de 2026 y proceden de investigaciones en evaluación por pares cuyos resultados definitivos pueden diferir.

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