Barclays usa inteligência artificial para organizar cerca de 120 mil e-mails por dia

Barclays usa inteligência artificial para organizar cerca de 120 mil e-mails por dia

A IA ajuda a preparar o encaminhamento O banco britânico Barclays ampliou sua colaboração com a Anthropic em anúncio publicado em 1º de outubro. Entre as aplicações já em operação, a área de mercados globais usa modelos Claude para classificar e-mails, acrescentar informações e definir o encaminhamento das solicitações recebidas. Segundo a Anthropic, a plataforma processa aproximadamente 120 mil e-mails por dia. Esse volume se refere ao tratamento das mensagens, sem significar que todas sejam respondidas ou resolvidas automaticamente. A publicação não informa quando essa aplicação começou nem apresenta uma medida de economia de tempo ou custo. Para gestores, o caso destaca uma etapa que costuma consumir atenção antes da execução do serviço: reconhecer o assunto, verificar o que falta e fazer o pedido chegar a quem pode atendê-lo. O pedido precisa chegar com contexto Em uma empresa menor, uma caixa de entrada pode reunir dúvidas comerciais, cobranças, alterações de pedidos e solicitações técnicas. A mesma mensagem passa por pessoas diferentes quando ninguém consegue identificar de imediato qual área deve assumir o trabalho. Uma aplicação de IA pode apoiar essa organização, sugerindo o assunto e reunindo as informações necessárias para o encaminhamento. Um pedido de troca, por exemplo, pode chegar sem número da compra. Identificar essa ausência cedo permite preparar a solicitação de complemento antes de mobilizar a equipe responsável. O benefício esperado deve aparecer no percurso do pedido: menos transferências desnecessárias e informação suficiente para iniciar o atendimento. As regras da fila precisam ser explícitas Organizar mensagens exige critérios que façam sentido para a operação. Assunto, prazo e responsável devem ser definidos pela empresa. Uma mensagem com palavras de urgência pode exigir uma avaliação diferente de outra vinculada a um compromisso de entrega próximo. A equipe precisa revisar classificações incertas e corrigir encaminhamentos inadequados. Também deve saber quem assume situações que não se encaixam nas categorias previstas. Essas correções ajudam a melhorar o processo e a manter visíveis as exceções. O volume divulgado pelo Barclays não permite prever o resultado de outra empresa. Uma caixa de entrada menor pode ter pedidos mais variados ou exigir mais interpretação. O teste pode começar por uma fila Um primeiro teste pode acompanhar uma categoria recorrente, preservando a conferência pela equipe. Antes de aplicar a IA, vale registrar quanto tempo os pedidos esperam, quantas vezes mudam de responsável e quais informações costumam faltar. Depois, a comparação inclui acerto no encaminhamento, tempo até a primeira ação útil e esforço de revisão. Preparar categorias e exemplos também custa tempo. Se a triagem ficar mais rápida e o pedido continuar parado na etapa seguinte, o processo ainda precisa de ajuste. Fontes consultadas Anthropic — “Barclays scales Claude to upgrade operations and improve client experience” — 1º de outubro de 2026. Acessar a publicação