Barclays ha registrato un aumento del 12% nell’utile annuale per il 2025, riportando un utile al lordo delle imposte di 9,1 miliardi di sterline, rispetto agli 8,1 miliardi di sterline dell’anno precedente. La banca ha inoltre aumentato i suoi obiettivi di performance fino al 2028, puntando a un rendimento del capitale tangibile (RoTE) superiore al 14%, rispetto a un obiettivo precedente di oltre il 12% entro il 2026. Un business in crescita negli Stati Uniti e la riduzione dei costi hanno sostenuto questo risultato, con Barclays che cita l’intelligenza artificiale come un fattore chiave di tali guadagni di efficienza.
In un momento in cui molte grandi aziende stanno ancora sperimentando progetti pilota di intelligenza artificiale, Barclays sta collegando la tecnologia direttamente alla sua struttura dei costi e alle prospettive di profitto. Nelle dichiarazioni pubbliche e nei documenti presentati agli investitori, la leadership posiziona l’intelligenza artificiale come una delle leve che possono aiutare la banca a sostenere costi inferiori e rendimenti migliori, soprattutto quando le condizioni macroeconomiche cambiano.
L’aumento degli utili del 12% di Barclays questa settimana è importante, non solo per i suoi azionisti, ma perché riflette una tendenza secondo cui le aziende tradizionali e altamente regolamentate stanno ora posizionando l’intelligenza artificiale come una parte fondamentale della gestione del business, non qualcosa tenuto in laboratori di innovazione separati. Per le aziende esterne alla tecnologia, collegare l’intelligenza artificiale a risultati misurabili come profitto ed efficienza segna uno spostamento verso l’uso operativo rispetto alla pubblicità.
Perché l’intelligenza artificiale è importante per la disciplina dei costi
Barclays ha affermato che tecnologie come l’intelligenza artificiale fanno parte del suo piano per ridurre i costi e rendere le sue operazioni più efficienti. Ciò include la riduzione di parti dello stack tecnologico legacy e il ripensamento di dove e come si svolge il lavoro. Gli investimenti negli strumenti di intelligenza artificiale integrano obiettivi più ampi di risparmio sui costi che risalgono a più anni.
Per molte grandi aziende, la manodopera e i sistemi legacy rappresentano ancora una parte importante delle spese operative. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per automatizzare attività ripetitive o semplificare l’elaborazione dei dati può ridurre tale onere. Nel caso di Barclays, queste efficienze fanno parte della logica con cui la banca fissa obiettivi di performance più elevati, anche se i margini rimangono sotto pressione in alcune parti della sua attività.
È importante essere specifici su cosa significano queste efficienze nella pratica. Le tecnologie di intelligenza artificiale, ad esempio, i modelli che assistono nell’analisi dei rischi, nei flussi di lavoro del servizio clienti e nel reporting interno, possono ridurre le ore che il personale dedica al lavoro manuale. Ciò non sempre significa tagliare definitivamente i posti di lavoro, ma può ridurre la base dei costi complessivi, soprattutto nelle funzioni di routine o guidate dalle transazioni.
Dall’investimento all’impatto
Gli investimenti nell’intelligenza artificiale non si traducono in risultati da un giorno all’altro. 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.
Gli obiettivi di performance di Barclays per il 2028 riflettono questo duplice focus. La leadership della banca ha affermato che i suoi piani includono la restituzione di oltre 15 miliardi di sterline agli azionisti tra il 2026 e il 2028, supportati da una migliore efficienza e forza dei profitti.
Spesso le aziende parlano di investimenti tecnologici in termini vaghi. Gli ultimi dati di Barclays rendono più concreto il legame tra tecnologia e profitto: l’aumento del profitto del 12% è stato segnalato contemporaneamente al ruolo della tecnologia nella riduzione dei costi. Non è l’unico fattore; Anche il miglioramento delle condizioni di mercato e la crescita negli Stati Uniti hanno aiutato, ma fa chiaramente parte della narrativa che il management sta presentando agli investitori.
Questa enfasi sulla disciplina dei costi e sull’impatto sui profitti distingue Barclays dalle aziende che trattano l’intelligenza artificiale come una scommessa a lungo termine o un progetto futuro. In questo caso, l’intelligenza artificiale è integrata nella gestione continua dei costi e nella pianificazione finanziaria, offrendo alla banca un percorso plausibile verso rendimenti più forti negli anni a venire.
Cosa significa questo per le aziende legacy
Barclays è tutt’altro che unica nell’esplorare l’intelligenza artificiale per il risparmio sui costi e l’efficienza. Anche altre banche hanno segnalato gli investimenti tecnologici 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.
Nei settori tradizionali, soprattutto quelli regolamentati come quello bancario, l’adozione dell’intelligenza artificiale è più difficile che nelle startup tecnologiche. Le aziende devono destreggiarsi tra conformità, rischi, privacy dei clienti e sistemi legacy che non sono stati progettati per l’automazione. Eppure i commenti pubblici di Barclays suggeriscono che la banca ora è abbastanza a suo agio con questi strumenti da ancorare parte delle sue previsioni finanziarie su di essi. Ciò segnala un certo grado di maturità nel modo in cui l’istituzione rende operativa l’intelligenza artificiale.
Barclays non sta semplicemente costruendo progetti IA isolati; la leadership sta integrando la tecnologia nella disciplina dei costi, nella modernizzazione dei sistemi e nella pianificazione a lungo termine. Questo cambiamento è importante perché mostra come le aziende legacy, anche quelle con operazioni grandi e complesse, possono iniziare ad andare oltre i progetti pilota e verso casi d’uso a livello aziendale che influiscono sui profitti.
Per altre aziende utenti finali che valutano investimenti nell’intelligenza artificiale, Barclays offre un esempio pratico: una grande azienda regolamentata può utilizzare la tecnologia per contribuire a raggiungere obiettivi di costo e redditività, non solo per esplorare nuove funzionalità.
(Foto di José Marroquin)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
