Cómo la IA está rompiendo el viejo modelo de empleo bancario

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 se observa un banco como Standard Chartered Kenya (StanChart), los números cuentan una gran historia antes de que lo hagan sus directivos.

En 2013, StanChart contaba con más de 2.200 empleados. En aquel momento, el banco operaba una amplia red de sucursales, equipos operativos de considerable tamaño, varios puestos de mando intermedio y miles de empleados que gestionaban la mayoría de los procesos de forma manual, desde la incorporación de clientes y el procesamiento de documentación hasta las revisiones de cumplimiento normativo y las reconciliaciones.

A finales de 2025, su plantilla cayó por debajo de los 1.000 empleados por primera vez en la historia.

Estos cambios en StanChart son una señal de la revalorización de la mano de obra dentro del sector bancario africano. El trabajo que antes justificaba miles de puestos de nivel inicial e intermedio ahora lo realizan sistemas más baratos y con muchas menos personas.

En mayo, la empresa matriz del banco señaló que los recortes de la última década no son temporales, sino 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 reconoció abiertamente que la IA ayudará a reemplazar muchas de esas tareas, ya que su aceleración "permitirá una ejecución más rápida y resultados financieros claros".

Está avanzando hacia lo que denomina un modelo operativo "simple, conectado y rápido", en el que cada tarea se asigna a la automatización, flujos de trabajo asistidos por IA o personas. 

Para 2027, espera que el 90% de los controles tecnológicos clave sean supervisados de forma continua por la IA, mientras que el 80% de los controles estarán completamente codificados en reglas ejecutables. Los procesos operativos también se están automatizando, con el procesamiento de documentos mediante IA orientado a una precisión del 95% (frente al 85% anterior) y asistentes virtuales que se espera resuelvan hasta el 60% de las consultas internas sin intervención humana.

El banco ha desplegado más de 300 casos de uso de IA, incluidas 43 aplicaciones de IA generativa de alto impacto, y ha formado a unos 85.000 empleados en Microsoft Copilot. Está reportando mejoras tempranas en eficiencia, incluyendo una reducción del 40% en los falsos positivos en la vigilancia de activos digitales, un recorte del 88% en la mano de obra de monitorización a través de sistemas centralizados (con un ahorro de aproximadamente 10 millones de dólares anuales) y una reducción del 30% en el esfuerzo manual vinculado a la implementación de cambios regulatorios. 

La IA viene a por las personas

La primera ola de la banca digital acabó con algunas sucursales, pero la IA ahora viene a por las pocas que quedan e incluso por las sedes centrales. 

En esencia, la primera era estaba orientada al cliente. Los bancos pasaron los últimos 15 años persuadiendo a los clientes de que dejaran de visitar las sucursales y utilizaran la banca en línea o móvil, los cajeros automáticos y la banca de agencias. Esto eliminó la necesidad de interacciones físicas, trasladando la mayoría de las transacciones fuera de las oficinas bancarias.

La primera fase de la transición afectó únicamente a los trabajadores de primera línea, como los cajeros. A medida que la red de sucursales se reducía, el manejo de efectivo disminuyó.

Pero la siguiente etapa de la automatización, tal como lo señala StanChart, es más trascendente porque apunta a la columna vertebral institucional dentro de los propios bancos.

Las funciones bancarias como los recursos humanos, el cumplimiento normativo, los centros de llamadas y la incorporación de clientes emplean a miles de personas en los mercados africanos precisamente porque la banca sigue siendo una de las industrias administrativamente más complejas del continente. El sector debe navegar por sistemas de identidad fragmentados, regulaciones transfronterizas, requisitos de documentación muy extensos, obligaciones contra el blanqueo de capitales e infraestructuras de pago diversas en múltiples mercados.

Históricamente, una gran plantilla hacía frente a la mayoría de estas ineficiencias, pero la IA ahora amenaza con hacerlo de forma más barata. Esa es la importancia del anuncio de StanChart. El banco sostiene que muchas funciones de apoyo ya no necesitan ser intensivas en mano de obra.

Por ejemplo, un modelo de lenguaje grande (LLM) puede revisar documentos de forma continua sin costes de horas extra y detectar transacciones sospechosas más rápido que los analistas humanos. Los sistemas de cumplimiento automatizados 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 junior 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 es simplemente el desempleo. Es la erosión del trabajo profesional de nivel intermedio.

La banca ha sido históricamente uno de los motores más importantes de la clase media urbana en África. Creó canales estructurados de contratación de graduados, programas de formación en gestión, carreras respaldadas por pensiones y un empleo de cuello blanco relativamente estable.

Destacadas élites políticas y empresariales africanas pasaron por los bancos al inicio de sus carreras. Lo que la IA amenaza con eliminar son precisamente los tipos de empleos que crearon esas trayectorias.

Estos empleos son lo suficientemente repetitivos como para automatizarse, pero lo suficientemente cualificados como para haber sustentado históricamente la vida urbana de ingresos medios. Eso crea un riesgo social mayor.

Si los bancos continúan obteniendo grandes beneficios mientras emplean a un número significativamente menor de personas, el sector podría dejar de funcionar como un gran empleador. La banca podría parecerse al propio sector tecnológico, volviéndose altamente productiva y altamente rentable mientras emplea a un pequeño número de trabajadores especializados.

Y la transformación puede estar ya en marcha. En todo el sector bancario de Kenia, la contratación se concentra en torno a la ciberseguridad, la ingeniería de datos, la IA y la gestión especializada de relaciones, en lugar de las operaciones tradicionales. Algunos bancos como KCB Group y Equity Group continúan expandiendo el número total de empleados, pero la composición de las contrataciones está cambiando.