Pacific Bank, Prival, Bladex y Citibank: los cuatro casos que explican el hallazgo central del informe de la banca de Panamá en 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.

Se trata de la revelación que más altera el diagnóstico de la industria y, conforme a los creadores del estudio, aquella que pasa más desapercibida al difundirse un listado único de visibilidad en inteligencia artificial. Si únicamente se evalúa la sugerencia global —«cuál es el mejor banco de Panamá»—, trece entidades bancarias autorizadas no figuraron ni una sola ocasión en dos centenares de consultas realizadas a ChatGPT y Gemini. Al plantear cuestiones sobre productos específicos, siete de ellas salieron a la luz. E incluso con fuerza: acaparando lugares de liderazgo en su nicho.

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; simplemente nadie se interesaba por su actividad. Esta matiz lo modifica absolutamente todo, ya que transforma un análisis de carencia en un análisis de enfoque. El inconveniente de dichas organizaciones no radicaba en su huella digital, sino en la cuestión bajo la cual se evaluaban, señala Néstor Romero, director de operaciones (COO) de Centria Group.

De trece ausencias a seis

Mientras que Citibank y Pacific Bank escalan desde el 0 % en cuestiones generales hasta el 11,7 % en las referidas a productos, Prival Bank alcanza el 10,8 %; por su parte, Bank of China y Canal Bank registran un 4,2 %, y BICSA anota un 3,3 %. A este grupo se incorpora Bladex, que despega de un testimonial 0,5 % para situarse en el 10,8 % y llega a acaparar el 90 % en el ámbito del comercio exterior. De este modo, el número de entidades totalmente invisibles disminuye de trece a seis: BCT Bank, Banco Pichincha, Banco de Bogotá, KEB Hana Bank, Mega International Commercial Bank e ICBC, tratándose todas ellas de instituciones de perfil corporativo o institucional que carecen de propuestas visibles para el público minorista local.

Tres perspectivas del 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.

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.

Existe asimismo un caso opuesto que los creadores aconsejan analizar. Banco La Hipotecaria, entidad enfocada en este nicho, alcanza el 40 % en el ámbito de la vivienda inicial, aunque carece del liderazgo en su propio terreno: dentro del mercado hipotecario, Caja de Ahorros —con un 100 %— y Davivienda —con un 80 %— lo aventajan de forma evidente. Se trata de un escenario poco habitual y de gran relevancia comercial, ya que la compañía incluye el servicio en su propia denominación y, a pesar de ello, no encabeza el debate en torno a dicha oferta.

«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.

Una advertencia honesta

El informe acompaña este hallazgo con una cautela transversal a lo largo de todo el documento: las conversaciones de nicho aparecen con mucha menor frecuencia que «¿cuál es el mejor banco de Panamá?». Gestionar con soltura la banca privada ayuda a atraer a un cliente con gran patrimonio, pero no a capturar cuota minorista. Dado que no hay cifras públicas sobre el volumen de consultas en los asistentes de inteligencia artificial, la investigación otorga el mismo trato a cada pregunta, lo cual sobrevalora 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 «posee una gran visibilidad».

La lectura práctica para una entidad mediana o especializada es, aun así, directa: su negocio probablemente sí existe para la IA, pero la conversación general no lo interroga. Y eso convierte «ganar una intención concreta» en un objetivo realista, a diferencia de competir por la recomendación genérica, donde el líder es prácticamente inamovible.

«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 confrontación entre las columnas «Generales» y «Producto» permite descubrir el hallazgo fundamental de este artículo.

La inteligencia artificial ya forma parte del proceso mediante el cual los clientes comparan y evalúan sus opciones bancarias. La cuestión es qué entidades están logrando formar parte de esas recomendaciones. Descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» para acceder a los datos, la metodología y el análisis completo de la visibilidad de la banca panameña en ChatGPT y Gemini.