Barclays ha annunciato un incremento del 12% nei profitti annuali per il 2025, con utili ante imposte pari a 9,1 miliardi di sterline, rispetto agli 8,1 miliardi dell'anno precedente. Contestualmente, ha rivisto al rialzo i propri obiettivi di performance fino al 2028, puntando a un ritorno sul capitale tangibile (RoTE) superiore al 14%, rispetto al precedente obiettivo del 12% entro il 2026. Alla base di questi risultati, una crescita del business negli Stati Uniti e una riduzione dei costi, con un ruolo chiave attribuito all'AI per migliorare l'efficienza.

L'AI come leva per la disciplina dei costi

Barclays ha dichiarato che tecnicie come l'AI sono parte integrante del suo piano per tagliare i costi e rendere più efficienti le proprie operazioni. Ciò include la riduzione di parti dello stack tecnicico esistente e la riorganizzazione del lavoro. L'investimento in strumenti di AI integra obiettivi più ampi di risparmio sui costi che risalgono a diversi anni fa.

L'utilizzo dell'AI per automatizzare attività ripetitive o semplificare l'elaborazione dei dati può ridurre il carico di lavoro manuale. Nel caso di Barclays, queste efficienze sono parte della motivazione della banca per fissare obiettivi di performance più elevati, anche se i margini rimangono sotto pressione in alcune aree di business.

Dall'investimento all'impatto

Gli investimenti in AI non si traducono in risultati immediati. L'approccio di Barclays combina questi strumenti con programmi strutturali di riduzione dei costi, aiutando la banca a gestire le spese in un momento in cui la sola crescita dei ricavi non è sufficiente per portare i rendimenti ai livelli desiderati.

I target di performance di Barclays per il 2028 riflettono questa duplice attenzione. I piani della banca includono la restituzione di oltre 15 miliardi di sterline agli azionisti tra il 2026 e il 2028, supportata da una maggiore efficienza e solidità dei profitti.

Cosa significa questo per le aziende tradizionali

Barclays non è l'unica a esplorare l'AI per il risparmio sui costi e l'efficienza. Altre banche hanno segnalato investimenti tecnicici come parte di più ampi sforzi di ristrutturazione. Ma ciò che rende degno di nota il caso di Barclays è la portata della strategia e il modo in cui è legata a obiettivi di performance misurati, non solo alla sperimentazione o a progetti pilota su piccola scala.

Nelle industrie tradizionali, specialmente in quelle regolamentate come il settore bancario, l'adozione dell'AI è più difficile che nelle startup tecniciche. Le aziende devono affrontare la conformità, il rischio, la privacy dei clienti e i sistemi legacy che non sono stati progettati per l'automazione. Tuttavia, i commenti pubblici di Barclays suggeriscono che la banca si sente ora abbastanza a suo agio con questi strumenti da ancorare su di essi parte delle sue previsioni finanziarie. Ciò segnala un certo grado di maturità nel modo in cui l'istituzione rende operativa l'AI.

Barclays non sta semplicemente sviluppando progetti AI isolati; la leadership sta integrando la tecnicia nella disciplina dei costi, nella modernizzazione dei sistemi e nella pianificazione a lungo termine. Questo cambiamento è importante perché mostra come le aziende tradizionali, anche quelle con operazioni ampie e complesse, possono iniziare a superare i progetti pilota e passare a casi d'uso a livello aziendale che incidono sui profitti.