Los empleos bancarios en Kenia y, por extensión, en la mayoría de los mercados africanos, han gozado de cierto prestigio social gracias a los salarios estables, los planes de pensiones y la confianza en un sector que parece demasiado importante como para reducirse.
Pero la proliferación de la inteligencia artificial (IA) amenaza con reescribir esta promesa. Si observamos un banco como Standard Chartered Kenya (StanChart), las cifras hablan por sí solas, incluso antes que sus ejecutivos.
En 2013, StaChart tenía más de 2,200 empleados. En aquel momento, el banco contaba con una amplia red de sucursales, equipos operativos de gran tamaño, varios puestos de mandos intermedios y miles de empleados que gestionaban la mayoría de los procesos manualmente, desde la incorporación de clientes y la tramitación de documentos hasta las revisiones de cumplimiento y las conciliaciones.
Al final de En 2025, su plantilla se redujo a menos de 1,000 empleados. por primera vez en la historia
Estos cambios en Stanchart señalan una revalorización de la mano de obra en el sector bancario africano. El trabajo que antes justificaba miles de puestos de nivel inicial e intermedio ahora lo realizan sistemas más baratos que requieren mucha menos gente.
En mayo, la empresa matriz del prestamista indicó que los recortes que se han estado produciendo durante la última década no son temporales, sino que forman parte de su nuevo enfoque estratégico. Durante un evento para inversores en Hong Kong el 19 de mayo, El banco británico anunció que planea recortar más del 15% de su personal de funciones de apoyo para 2030.
Se trata de personas que trabajan en áreas como recursos humanos, cumplimiento normativo, adquisiciones, operaciones y administración. El banco declaró abiertamente: La IA ayudará a reemplazar muchas de esas tareas a medida que su aceleración “Ofrecerá una ejecución más rápida y resultados financieros claros”.
Se está orientando hacia lo que denomina un modelo operativo "sencillo, conectado y rápido", en el que cada tarea se asigna a la automatización, a flujos de trabajo asistidos por IA o a personas.
Por 2027, Se prevé que el 90% de los controles tecnológicos clave sean supervisados continuamente por la IA.Mientras tanto, el 80 % de los controles se codificarán completamente en reglas ejecutables. Los procesos operativos también se están automatizando, con un procesamiento de documentos mediante IA que busca alcanzar una precisión del 95 % (frente al 85 % anterior) y se espera que los asistentes virtuales resuelvan hasta el 60 % de las consultas internas sin intervención humana.
El banco ha desplegado más 300 casos de uso de IA, incluyendo 43 generativos de alto impacto. aplicaciones de IA, y capacitó a unos 85,000 empleados en Microsoft Copilot. Es reportando ganancias tempranas de eficiencia, incluyendo una reducción del 40%. Se han logrado reducciones en los falsos positivos en la vigilancia de activos digitales, una disminución del 88 % en la mano de obra de monitoreo mediante sistemas centralizados (lo que supone un ahorro de aproximadamente 10 millones de dólares anuales) y una reducción del 30 % en el esfuerzo manual relacionado con la implementación de cambios regulatorios.
La IA viene por la gente
La primera oleada de banca digital acabó con algunas sucursales, pero la IA ahora está llegando para acabar con las pocas que quedan e incluso con la sede central.
En esencia, la primera etapa se centró en el cliente. Durante los últimos 15 años, los bancos se dedicaron a persuadir a sus clientes para que dejaran de visitar las sucursales y utilizaran la banca en línea o móvil, los cajeros automáticos y los servicios de agentes bancarios. Esto eliminó la necesidad de interacciones físicas, trasladando la mayoría de las transacciones fuera de las sucursales bancarias.
La primera fase de la transición afectó únicamente a los trabajadores de primera línea, como los cajeros. A medida que se reducía el número de sucursales, disminuía el manejo de efectivo.
Pero la siguiente fase de la automatización, como señala Standard Chartered, es más trascendental porque apunta a la estructura institucional interna de los propios bancos.
Las funciones bancarias, como recursos humanos, cumplimiento normativo, centros de atención telefónica y captación de clientes, dan empleo a miles de personas en los mercados africanos precisamente porque la banca sigue siendo uno de los sectores administrativamente más complejos del continente. El sector debe lidiar con sistemas de identidad fragmentados, regulaciones transfronterizas, una gran cantidad de documentación en papel, obligaciones contra el blanqueo de capitales e infraestructuras de pago diversas en múltiples mercados.
Históricamente, una gran plantilla se encargaba de solucionar la mayoría de estas ineficiencias, pero la IA ahora amenaza con hacerlo de forma más económica. Ahí radica la importancia del anuncio de StanChart. El banco argumenta que muchas funciones de soporte ya no necesitan requerir mucha mano de obra.
Por ejemplo, un modelo de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) puede revisar documentos de forma continua sin incurrir en costos por horas extras e identificar transacciones sospechosas con mayor rapidez que los analistas humanos. Los sistemas automatizados de cumplimiento normativo pueden procesar grandes cantidades de información regulatoria al instante, mientras que los chatbots de atención al cliente pueden gestionar miles de consultas simultáneamente.
Lo que antes requería plantas enteras de empleados subalternos, ahora requiere una infraestructura de software supervisada por un número menor de especialistas.
Los empleos de clase media
El peligro de una adopción más rápida de la IA en los bancos para las economías africanas no radica simplemente en el desempleo, sino en la erosión del empleo profesional de nivel medio.
Históricamente, la banca ha sido uno de los motores más importantes de la clase media urbana en África. Creó sistemas estructurados de captación de graduados, programas de formación gerencial, carreras profesionales con respaldo de pensiones y empleos relativamente estables para trabajadores administrativos.
Importantes figuras políticas y empresariales africanas pasaron por la banca al inicio de sus carreras. Lo que la IA amenaza con eliminar son precisamente los tipos de empleos que propiciaron esas trayectorias profesionales.
Estos trabajos son lo suficientemente repetitivos como para automatizarse, pero a la vez requieren la suficiente habilidad como para haber sustentado históricamente la vida urbana de clase media. Esto genera un mayor riesgo social.
Si los bancos continúan obteniendo grandes beneficios mientras emplean a mucha menos gente, el sector podría dejar de ser un importante generador de empleo. La banca podría asemejarse al propio sector tecnológico, volviéndose altamente productiva y rentable con un número reducido de trabajadores especializados.
Y es posible que la transformación ya esté en marcha. En todo el sector bancario de Kenia, la contratación se concentra en ciberseguridad, ingeniería de datos, inteligencia artificial y gestión de relaciones especializada, en lugar de en las operaciones tradicionales. Algunos bancos, como KCB Group y Equity Group, siguen aumentando su plantilla, pero la composición de las contrataciones está cambiando.
