该研究还发现AI在技能方面具有平衡效应。最初业绩表现最差的顾问在将AI纳入工作流程时表现出了最显著的业绩提升，平均增长了43%。与此同时，即使是表现最好的顾问也有一些业绩提升，尽管相对较小。
该研究发现，那些将AI用于超出其能力范围的任务的个体更容易因过度信任AI而犯错误。
此外，该研究还发现了该公司一些技术娴熟的顾问中出现了两种新兴的AI使用模式，研究人员将其称为“半人马”和“赛博格”行为。这些人找到了将AI和人类工作无缝整合的方法，能够充分利用两者各自的优势。半人马在人类和AI任务之间保持清晰的区分，在他们对各自优势和能力的认知基础上进行选择。相比之下，赛博格在大多数任务中将人类和机器相融合。
IT之家注意到，该研究还发现，一些意想不到的任务，如创意生成，对AI来说相对简单，而一些看起来对机器来说很简单的任务，如基本数学，却对大型语言模型（LLM）构成了挑战。
