ИИ в бизнесе · Вдвоём

Barclays переводит половину разработчиков на Claude Code. Как крупный банк на самом деле внедряет ИИ

Британский банк раскрыл цифры: 16 тысяч сотрудников, 120 тысяч писем в день и цель по разработчикам на конец года. Разбираем, что за этим стоит и почему люди из процесса никуда не уходят.

Олег Романов · Вдвоём

1 октября 2026 года Barclays, один из крупнейших банков Великобритании, объявил о расширении сотрудничества с Anthropic. Главная цифра: к концу 2026 года Claude Code, агент для программирования, должен работать у половины разработчиков банка, а в 2027 году у большинства инженеров. Для банка, где ошибка в коде стоит особенно дорого, это смелый шаг. Разбираем, как Barclays уже использует ИИ, что из этого видно со стороны и какой урок отсюда может взять небольшой бизнес.

Что реально нового

Claude Code для половины разработчиков. Банк будет использовать агента для ускорения разработки, повышения качества кода и модернизации старых систем. Старые банковские платформы десятилетиями обрастают кодом, который мало кто помнит целиком, и разбираться в нём один из самых дорогих видов работы. Как сказал операционный директор группы Крейг Брайт, Claude помогает обновлять устаревшие платформы и даёт техническим специалистам сосредоточиться на самых сложных задачах.

120 тысяч писем в день. В подразделении Global Markets модели Anthropic уже разбирают входящие письма клиентов: классифицируют, дополняют информацией и направляют нужным сотрудникам. Это около 120 тысяч писем ежедневно, которые раньше сортировали вручную.

Помощник для 16 тысяч сотрудников. С 2025 года в банке работает внутренний ассистент на Claude, который ищет ответы по внутренним документам. Им пользуются больше 16 тысяч сотрудников в Великобритании, через него прошло больше миллиона поисковых запросов.

Не один поставщик. Для обычной офисной работы у Barclays есть Microsoft 365 Copilot, ещё с 2025 года на 100 тысяч сотрудников. Claude банк использует там, где нужна работа с кодом, документами и большими потоками писем. Крупные компании всё чаще выбирают инструмент под задачу, а не одного поставщика на всё.

Как Barclays использует ИИ: три направления и цифры

Чего в анонсе нет

Банк называет масштаб, но не результат. В публичных материалах нет данных о том, насколько выросла скорость разработки, сколько ошибок стало меньше или сколько денег удалось сэкономить. Есть цель по числу разработчиков и есть объёмы, но нет эффекта. Это не значит, что эффекта нет, просто цифры, которые реально важны для бизнеса, пока остаются внутри банка. Читая такие анонсы, полезно разделять «сколько людей пользуется» и «что это дало».

Почему люди из процесса никуда не уходят

Хорошо это объясняет отчёт Anthropic о трендах агентного программирования, вышедший в первой половине 2026 года. По его данным, разработчики используют ИИ примерно в 60 процентах своей работы, но полностью передать агенту могут лишь от 0 до 20 процентов задач. Остальное требует настройки, постановки задачи, проверки и решения человека, особенно там, где ошибка дорого стоит.

Банк как раз такое место. Поэтому Barclays говорит не о замене людей, а о том, чтобы специалисты занимались самым сложным. Агент берёт на себя объёмную работу, а человек задаёт направление и отвечает за результат.

Живой пример: как это выглядит у нас

В проекте «Вдвоём» мы работаем по той же схеме, только в масштабе маленькой команды. Бот с приёмом оплаты, четыре PDF-модуля курса, монтаж роликов для ИИ-блогера Насти, даже эта статья собраны в агентных сессиях Claude: агент сам ведёт задачу, пишет код, тестирует и исправляет свои ошибки.

Но решения остаются за человеком. Агент находит новость и проверяет её по источникам, а мы решаем, стоит ли она публикации. Агент готовит пост, а перед выходом его читает человек. Недавно сверка перед публикацией показала, что две истории из подготовленной подборки у нас уже выходили, и их заменили до выхода. Скорость даёт агент, а надёжность даёт проверка.

Что с этим делать

1. Начните с объёмной рутины. У Barclays первые результаты дали поиск по документам и сортировка писем, а не самые сложные задачи. В небольшом бизнесе это могут быть ответы на типовые вопросы клиентов, разбор заявок или подготовка отчётов.
2. Оставьте человека на проверке. Отдавайте агенту работу целиком, но результат смотрите сами, особенно там, где ошибка стоит денег или репутации.
3. Считайте эффект, а не только охват. Сразу решите, по каким цифрам поймёте, что ИИ помогает: время на задачу, число ошибок, деньги.

Источники: анонс Anthropic «Barclays scales Claude» (1 октября 2026), Bloomberg, BERI, отчёт Anthropic «2026 Agentic Coding Trends».