Concentración extrema: el 73 % de las menciones de la IA se reparte entre seis entidades

Nueve instituciones de Panamá, España, Colombia, Nicaragua y Estados Unidos publican «La banca panameña ante la inteligencia artificial», un informe abierto que documenta, con 320 consultas reales a ChatGPT y Gemini, qué entidades hace presentes la IA cuando un cliente pregunta qué banco elegir. Una sola entidad aparece en el 97,5 % de las respuestas; a partir del séptimo puesto, la presencia se desploma.

Durante veinte años, elegir un banco empezaba en un buscador que devolvía diez enlaces y dejaba la decisión al cliente. Hoy, una parte creciente de esas consultas termina en un asistente de inteligencia artificial que no devuelve enlaces, sino una recomendación redactada con dos o tres nombres propios. «La banca panameña ante la inteligencia artificial», el informe abierto publicado en julio de 2026, documenta por primera vez y con datos recogidos directamente sobre el mercado panameño qué entidades hace presentes la IA cuando se le pregunta por banca en Panamá, con qué consistencia lo hace y sobre qué fuentes construye sus respuestas.

Dicho documento expone las conclusiones de un proyecto científico impulsado de manera colaborativa por nueve organizaciones pertenecientes a 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), en colaboración con Centria Group, entidad que opera en España y Panamá; la Universidad Central del Valle del Cauca – UCEVA (Colombia); la Universidad del Valle (Nicaragua); además de la International Association for Artificial Intelligence – IAAI (Estados Unidos).

El análisis parte de una singularidad competitiva característica del país: más de cincuenta instituciones operan con autorización de 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 habitantes. En definitiva, existen demasiados bancos por cada cliente potencial, situándose en un ámbito donde la oferta resulta sumamente homogénea y la distinción se disputa en el plano de la percepción.

«Dentro del sector bancario, el prestigio trasciende la categoría de mero reclamo comercial: constituye el cimiento de la actividad. Quien selecciona una entidad financiera confía sus ahorros y contrae compromisos a dos décadas vista, fundamentando tal elección en criterios que rara vez responden al análisis técnico. De ahí la relevancia de quién se encuentra perfilando en este instante tal recomendación», señala Néstor Romero, director de operaciones en Centria Group y uno de los principales autores del estudio.

Seis nombres, el 73 % de la conversación

La distribución de apariciones resulta sumamente dispar. Banco General lidera en ambos modelos —con un 96 % en ChatGPT y un 99 % en Gemini— y suele posicionarse en la cúspide del ranking, alcanzando una cuota conjunta del 97,5 % del total de contestaciones examinadas. Detrás se sitúan BAC (78,4 %), Banistmo (71,6 %), Banco Nacional de Panamá (64,7 %), Caja de Ahorros (61,6 %) y Global Bank (59,7 %). En conjunto, estas seis entidades concentran el 73 % de la totalidad de citas del mercado.

Desde la séptima plaza el desplome resulta drástico: la visibilidad cae por debajo del 24 % y, al descender del 5 %, deja de considerarse una ubicación habitual para transformarse en una presencia esporádica. La entidad financiera no participa en el debate: tan solo se asoma de vez en cuando.

Tres aspectos que se transforman de golpe en una entidad

El informe identifica tres desplazamientos simultáneos. El primero es que el intermediario dejó de ser neutral: un buscador ordena y deja elegir, mientras que un asistente selecciona, resume y recomienda. Aparecer o no aparecer es binario, y quien no aparece no está siendo comparado desfavorablemente, sencillamente no está en la conversación. El segundo es que la superficie se estrechó: donde cabían diez resultados ahora caben tres o cuatro nombres, sin segunda página ni scroll. Y el tercero es que casi nadie lo está midiendo.

«Una gran parte de las organizaciones posee paneles exhaustivos de posicionamiento web, reportes mensuales de visitas y encargados designados para esta labor. Sin embargo, carecen de cualquier indicador sobre la perspectiva que la inteligencia artificial tiene de ellas. Se trata de un patrimonio de marca que opera actualmente a ciegas: carece de métrica inicial, de meta y de propietario», apunta 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

Los investigadores formularon a ChatGPT y a Gemini, desde Panamá y en español, las mismas consultas que plantearía un cliente real —cuál es el mejor banco, cuál cobra menos comisiones, cuál conviene para una pyme, quién financia un auto, quién gestiona un patrimonio—, organizadas en dos bloques (recomendación general e intención de producto) y repetidas cinco veces cada una. En total, 320 respuestas agregadas de asistentes de IA. A ello se sumó una segunda línea de trabajo que lanzó esas mismas preguntas en Google y en Bing, con más de 10.000 resultados recogidos, para comprobar si lo que la IA responde conecta con lo que los buscadores muestran: más de 165.000 registros procesados hasta la fase de verificación de fuentes. El universo de entidades se delimitó a partir del registro público de la Superintendencia de Bancos de Panamá.

Un matiz metodológico relevante para leer las cifras: Gemini nombra más bancos que ChatGPT en casi todos los casos, con un promedio de casi catorce citas por respuesta frente a menos de cinco. No valora distinto a las entidades: produce listas más largas. Cualquier comparación entre asistentes debe hacerse en términos relativos y nunca sumando menciones.

Fundamentos científicos del reporte

El estudio se fundamenta en un eje de investigación cuyo primer hallazgo ya ha visto la luz: el análisis panorámico titulado «Medición de la presencia de marca en la optimización para motores generativos: una revisión de alcance sobre métricas y validez», lanzado en agosto de 2026 a través de Latitude, publicación periódica respaldada por Quality Leadership University. Dicha investigación determinó que, a pesar de la abundancia de indicadores, todavía carecemos de un mecanismo con respaldo científico para evaluar la visibilidad generativa de las marcas. El presente documento traslada dicho rigor metodológico a un sector determinado.

«La creación de recomendaciones ha superado ampliamente a la de pruebas empíricas. Gran cantidad de los métodos vigentes se sugieren pero no se evalúan, al tiempo que prácticamente todos los estudios existentes se han desarrollado en inglés y enfocados en entornos anglosajones. A una institución financiera panameña, el interrogante fundamental —qué expone la inteligencia artificial acerca de mi organización, y por qué— carecía de contestación práctica hasta este momento», sostiene Néstor Romero.

Los creadores recalcan la naturaleza descriptiva de la investigación: el documento no juzga a ninguna organización ni reemplaza la opinión de terceros, sino que entrega al mercado una imagen contrastable de un canal que ya opera con su público y que, por lo general, carece todavía de medición.

1.3. Tablas de apoyo

Tabla 1.1. Presencia por banco en cada asistente

Fuente: «La banca panameña ante la inteligencia artificial». Informe Abierto, julio de 2026. Gemini genera listados más extensos que ChatGPT, motivo por el cual este análisis ha de interpretarse de manera relativa.

Tabla 1.2. Ficha de las veinte entidades con mayor presencia

Origen: Informe Abierto, julio de 2026, con base en 320 contestaciones. «Pos. media» corresponde al lugar promedio obtenido en la respuesta.

Tabla 1.3. Cómo se recogieron los datos

Fuente: nota metodológica del Informe Abierto, julio de 2026.

Aviso editorial: este reporte tiene un carácter puramente descriptivo y carece de intenciones valorativas. Su propósito es registrar la presencia de marcas en un canal específico, absteniéndose de juzgar la solidez, solvencia, calidad o conveniencia de cualquier institución financiera. Ninguno de sus apartados supone asesoramiento profesional, ni tampoco consejo de inversión, contratación o finanzas. Las cifras son de carácter provisional, se refieren al mes de julio de 2026 y se basan en estudios sometidos a revisión científica cuyas conclusiones finales podrían presentar variaciones.

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial está influyendo en las decisiones de los clientes, sino qué entidades está poniendo en esa conversación y por qué. Para conocer la metodología completa, los datos por entidad, las consultas analizadas y los principales hallazgos, descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» y consulta la investigación completa.