O Barclays registrou um aumento de 12% no lucro anual de 2025, com lucro antes de impostos de £9,1 bilhões, ante £8,1 bilhões no ano anterior. Ao mesmo tempo, o banco elevou suas metas de desempenho até 2028, passando a mirar um retorno sobre o capital tangível (RoTE) superior a 14%, contra a meta anterior de mais de 12% até 2026. O crescimento do negócio nos Estados Unidos e as reduções de custos sustentaram esse resultado, e o Barclays cita a inteligência artificial como um motor-chave desses ganhos de eficiência.
Enquanto muitas grandes empresas ainda testam pilotos de IA, o Barclays está vinculando a tecnologia diretamente à sua estrutura de custos e às perspectivas de lucro. Em declarações públicas e em documentos aos investidores, a direção apresenta a IA como uma das alavancas que pode ajudar o banco a manter custos mais baixos e retorno melhor, sobretudo diante de mudanças nas condições macroeconômicas.
Um ganho de 12% no lucro não interessa só aos acionistas: ele também ilustra uma tendência em que empresas tradicionais e altamente regulamentadas passam a tratar a IA como parte central da operação do negócio, e não como algo confinado a laboratórios de inovação. Para empresas fora do setor de tecnologia, ligar IA a resultados mensuráveis — como lucro e eficiência — sinaliza uma transição do uso experimental para aplicações operacionais concretas.
Por que a IA importa para a disciplina de custos
O Barclays disse que tecnologias como a IA fazem parte do seu plano para reduzir custos e tornar a operação mais eficiente. Isso envolve aparar partes do legado tecnológico e repensar onde e como o trabalho é realizado. O investimento em ferramentas de IA complementa metas mais amplas de corte de custos que já vêm sendo perseguidas há vários anos.
Em muitas grandes empresas, mão de obra e sistemas legados ainda representam grande parte das despesas operacionais. Usar IA para automatizar tarefas repetitivas ou agilizar o processamento de dados pode reduzir esse ônus. No caso do Barclays, essas eficiências embasam a decisão de elevar metas de desempenho, mesmo com margens pressionadas em alguns segmentos do negócio.
É importante detalhar o que essas eficiências significam na prática. Tecnologias de IA — por exemplo, modelos que auxiliam na análise de risco, fluxos de atendimento ao cliente e na elaboração de relatórios internos — podem diminuir as horas que a equipe dedica a trabalhos manuais. Isso nem sempre implica cortes imediatos de pessoal, mas pode reduzir a base de custos geral, especialmente em funções rotineiras ou orientadas por transações.
Do investimento ao impacto
Investimentos em IA não trazem resultados do dia para a noite. A abordagem do Barclays combina essas ferramentas com programas estruturais de redução de custos, ajudando o banco a controlar despesas num momento em que o crescimento de receita sozinho não é suficiente para elevar os retornos aos níveis desejados.
As metas de desempenho para 2028 refletem esse foco duplo. A liderança do banco afirmou que os planos incluem devolver mais de £15 bilhões aos acionistas entre 2026 e 2028, apoiados por maior eficiência e fortalecimento dos lucros.
Com frequência, empresas falam de investimentos em tecnologia de maneira vaga. Os números mais recentes do Barclays aproximam tecnologia e lucro de forma mais concreta: o aumento de 12% no lucro foi apresentado em conjunto com o papel da tecnologia na redução de custos. Não é o único fator — condições de mercado mais favoráveis e o crescimento nos EUA também contribuíram — mas a tecnologia aparece claramente na narrativa que a administração tem levado aos investidores.
Essa ênfase em disciplina de custos e impacto sobre o lucro distingue o Barclays de empresas que tratam a IA apenas como aposta de longo prazo. No banco, a IA está integrada à gestão corrente de custos e ao planejamento financeiro, oferecendo um caminho plausível para retornos mais fortes nos próximos anos.
O que isso significa para empresas tradicionais
O Barclays não é o único a buscar economia com IA; outros bancos também mencionaram investimentos tecnológicos dentro de programas de reestruturação. O que torna o caso do Barclays notável é a escala da estratégia e a vinculação a metas de desempenho mensuráveis, em vez de experiências isoladas.
Em setores tradicionais e especialmente em bancário, altamente regulamentados, adotar IA é mais complexo do que em startups de tecnologia: é preciso lidar com compliance, risco, privacidade dos clientes e sistemas legados que não foram concebidos para automação. Ainda assim, os comentários públicos do Barclays indicam que o banco se sente suficientemente confortável com essas ferramentas para ancorar parte de suas projeções financeiras nelas — um sinal de maturidade na operacionalização da IA.
O Barclays não está apenas lançando projetos isolados; a direção vem integrando a tecnologia à disciplina de custos, à modernização de sistemas e ao planejamento de longo prazo. Essa mudança importa porque demonstra como empresas legadas, mesmo com operações grandes e complexas, podem evoluir além dos pilotos e avançar para casos de uso em escala que impactam diretamente o resultado financeiro.
Para outras empresas usuárias finais que avaliam investimentos em IA, o Barclays oferece um exemplo prático: uma grande companhia regulamentada pode usar tecnologia para ajudar a atingir metas de custo e rentabilidade, e não apenas para explorar novas capacidades.
