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.

Este es el descubrimiento que más altera el diagnóstico de la industria y, de acuerdo con los creadores del estudio, el que pasa más desapercibido al difundirse un único escalafón de visibilidad en inteligencia artificial. Evaluando exclusivamente la sugerencia global —«cuál es el mejor banco de Panamá»—, trece entidades financieras autorizadas no figuraron ni una sola ocasión en 200 consultas realizadas a ChatGPT y Gemini. Al plantear cuestiones sobre productos específicos, siete de ellas salieron a la luz. Y no de forma secundaria: alcanzaron 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: sencillamente, a nadie le interesaba su actividad. Semejante matiz lo transforma todo, pues transforma la falta de diagnóstico en un problema de enfoque. La dificultad de dichas organizaciones no radicaba en su huella digital, sino en el planteamiento con el que se evaluaban», detalla Néstor Romero, COO de Centria Group.

De trece ausencias a seis

Las consultas generales de Citibank y Pacific Bank, que antes partían de un 0 %, escalan hasta el 11,7 % en lo referente a productos; por su parte, Prival Bank registra un 10,8 %; Bank of China y Canal Bank alcanzan el 4,2 %; y BICSA se sitúa en el 3,3 %. A este grupo se afilia Bladex, el cual salta desde un marginal 0,5 % hasta el 10,8 %, llegando al 90 % en el ámbito del comercio exterior. De este modo, el grupo de instituciones financieras 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 corporaciones bancarias o institucionales que carecen de una propuesta minorista perceptible en el territorio nacional.

Tres lecturas de sector

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 ilustran el funcionamiento

El informe documenta varios casos particulares de gran interés ilustrativo. MMG Bank salta desde el 5 % en consultas generales hasta el 80 % al indagar sobre banca privada. Por su parte, St. Georges Bank registra una presencia global del 17 % que asciende al 90 % en las cuestiones de atención al cliente: esto constituye la prueba definitiva de que una entidad pequeña es capaz de liderar un ámbito específico. Asimismo, Banco Davivienda encatena el progreso más notable del análisis, pasando del 9,5 % en las consultas generales al 29,2 % en el segmento de producto, además de alcanzar un 80 % en materia hipotecaria. Finalmente, Pacific Bank aporta un dato muy singular, puesto que ostenta la mejor ubicación promedio dentro de todo el segmento inferior, situada en 3,2. En definitiva, cada vez que hace acto de presencia, lo hace en los puestos de vanguardia.

Hay también un contraejemplo que los autores recomiendan estudiar. Banco La Hipotecaria, especialista del segmento, sube al 40 % en «primera vivienda» pero no lidera su propio nicho: en hipotecas le superan claramente Caja de Ahorros, con un 100 %, y Davivienda, con un 80 %. Es una situación poco frecuente y comercialmente relevante: la marca lleva el producto en el nombre y aun así no lidera la conversación sobre ese producto.

«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 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

Fuente: Informe Abierto, julio de 2026. Porcentajes de presencia sobre las repeticiones de cada consulta.

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.

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.