カナダのTD銀行は、持続的な生産性にはAIの体系的な統合が必要だと述べている。
TD銀行によると、生成型人工知能（AI）は、低コストでタスク特化型のツールと使いやすさを背景に、これまでの革新的な技術よりも急速に普及している。 しかし、同行は顧客向けレポートの中で、急速な導入が持続的な生産性向上を保証するものではないと指摘している。過去の技術サイクルと同様に、持続的な成果を得るには、データ、システム、スキル、そしてAIをコアワークフローに組み込むための組織変革への補完的な投資が必要となる。 TD銀行は、AIの利用は急速に拡大しているものの、カナダにおける統合は依然として不均一であると述べている。AIはカナダの生産性向上に貢献する可能性を秘めているが、歴史が示すように、生産性向上の実現は補完的な投資と組織変革に左右される。 同行は、AIにとって、出力結果を大規模かつ確実に検証・活用できる能力が重要な制約要因であると指摘している。 TD銀行は、カナダの無形資産への投資の弱さ、企業規模の小ささ、市場の細分化が、他国に比べて成功のハードルを高めていると付け加えている。このギャップを埋めるには、企業は実験段階を超え、システムレベルの統合に必要な能力を構築する必要がある。 これには、データ接続性の向上、システム間および生産環境間の相互運用性の向上が含まれ、これにより出力のテスト、検証、そして確実な利用が可能になります。銀行によると、企業が十分な規模で事業を展開し、これらの能力への投資を促すインセンティブがある場合、AIは周辺的な用途ではなく、コアワークフローに統合される可能性が高くなります。 カナダにとって重要な試金石は、AIの導入が企業全体の生産方法の変革を伴うかどうかです。この変革がなければ、AIの利用は広範ではあるものの、表面的なものにとどまり、個々の業務の効率性を向上させるだけで、経済全体における持続的な生産性向上にはつながらない可能性があります。 TD銀行は、最大の成果はプロセスの後半段階、つまり初期投資が経済全体に大規模に展開可能な新しい働き方へと結びつく段階にあると結論付けています。