道明銀行表示，加拿大若要維持持續生產力，就需要有系統地整合人工智慧。

道明銀行表示，生成式人工智慧 (AI) 的普及速度超過了以往的變革性技術，這得益於低成本、針對特定任務的工具以及易用性。 該銀行在致客戶的報告中指出，快速普及並不能保證生產力持續成長。正如以往的技術週期一樣，要獲得持久的收益，需要對數據、系統、技能以及將 AI 融入核心工作流程的組織變革進行配套投資。 道明銀行指出，AI 的應用正在迅速普及，但在加拿大，其整合程度仍不均衡。這項技術有潛力提升加拿大的生產力，但歷史表明，生產力提升的實現取決於配套投資和組織變革。 該銀行指出，對於 AI 而言，能否大規模可靠地驗證和使用產出結果是核心限制因素。 道明銀行補充道，加拿大對無形資產的投資較少、企業規模較小以及市場分散，這些因素提高了相對於其他經濟體的成功門檻。要縮小這一差距，企業需要超越實驗階段，建構系統層級整合所需的能力。 這包括提升資料連接性、系統間互通性以及生產環境，使輸出結果能夠經過測試、驗證並被可靠地使用。道明銀行指出，如果企業規模足夠大，並且有動力投資於這些能力，那麼人工智慧更有可能被整合到核心工作流程中，而不是僅僅應用於邊緣領域。 對加拿大而言，關鍵在於人工智慧的採用是否伴隨著企業生產方式的轉變。如果沒有這種轉變，人工智慧的應用可能仍然範圍廣泛但深度不足，只能提高個別任務的效率，而無法帶來持續的、全經濟範圍的生產力提升。 道明銀行總結道，最大的收益將在這一過程的後期階段到來，屆時早期的投資將轉化為新的工作方式，並可在整個經濟範圍內大規模部署。