Davivienda, el mayor ascenso del estudio: del 9,5 % al 29,2 % en preguntas de producto en la banca panameña en la IA

El informe abierto «La banca panameña ante la inteligencia artificial», elaborado por nueve instituciones de cinco países, documenta que trece entidades con licencia no aparecían ni una sola vez en 200 respuestas de recomendación general. Al preguntar por productos concretos, siete de ellas emergieron con posiciones dominantes: Prival alcanza el 90 % en banca privada, Bladex el 90 % en comercio exterior y Citibank el 90 % en banca de empresa.

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 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).

«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

Citibank y Pacific Bank pasan del 0 % en consultas generales al 11,7 % en consultas de producto; Prival Bank, al 10,8 %; Bank of China y Canal Bank, al 4,2 %; BICSA, al 3,3 %. A ellos se suma Bladex, que pasa de un residual 0,5 % a un 10,8 % y alcanza el 90 % en comercio exterior. La lista de bancos completamente ausentes se reduce así de trece a seis: BCT Bank, Banco Pichincha, Banco de Bogotá, KEB Hana Bank, Mega International Commercial Bank e ICBC, todas ellas entidades de banca corporativa o institucional sin oferta minorista visible en el país.

Tres lecturas de 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 documenta varios ejemplos individuales especialmente ilustrativos. MMG Bank pasa del 5 % en consultas generales al 80 % al preguntar por banca privada. St. Georges Bank tiene un 17 % de presencia global y un 90 % en las preguntas de atención al cliente: es la mejor demostración de que un banco pequeño puede ganar una conversación concreta. Banco Davivienda protagoniza el mayor ascenso del estudio, del 9,5 % en generales al 29,2 % en producto, con un 80 % en hipotecas. Y Pacific Bank añade un dato llamativo: tiene la mejor posición media de todo el tramo bajo, 3,2. Cuando aparece, aparece arriba.

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 sincera

El informe acompaña este descubrimiento con una advertencia constante en todo el documento: los diálogos especializados aparecen con mucha menor frecuencia que consultas del tipo «¿cuál es el mejor banco de Panamá?». Dominar la banca privada ayuda a atraer a un cliente de gran patrimonio, pero no a conquistar cuota minorista. Dado que no hay cifras públicas sobre el volumen de búsquedas en los asistentes de inteligencia artificial, la investigación equipara todas las preguntas, lo que sobredimensiona 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 «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 conclusión transversal es que no hay un ranking: hay tantos rankings como intenciones de cliente. Cualquier informe que le entregue a un banco un número único de visibilidad en IA le está dando una respuesta a una pregunta que no existe, concluye Néstor Romero.

2.3. Tablas de apoyo

Tabla 2.1. Las entidades que emergen al cambiar la pregunta

Origen: Informe Abierto, julio de 2026. Bladex no comenzaba desde cero, sino con una participación marginal 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.

Actualmente, la inteligencia artificial interviene en la forma en que los usuarios analizan y contraponen las distintas alternativas financieras. El verdadero dilema radica en qué compañías consiguen integrarse en dichos listados sugeridos. Descarga el informe «La banca panameña ante la inteligencia artificial» para consultar las cifras, el procedimiento metodológico y la evaluación exhaustiva acerca del posicionamiento de las entidades bancarias de Panamá dentro de ChatGPT y Gemini.