在這之前，科學家也從多個方面測試AI對工作效率的影響，不過規模小得多，任務類型也多為獨立的寫作、考試等。這項研究則持續1年（在ChatGPT誕生之前就已經開始），且是科學家首次在實際工作場所中，考察AI的影響。
華爾街見聞報導，研究人員考察一家做TOB軟體服務的500強公司（論文未披露公司名稱）位於菲律賓的客服團隊，5000名客服人員被分成兩組：一組可以使用AI工具，這一工具的訓練資料來自大量成功的客服對話；而另一組則沒有AI輔助。
與人們通常認為低技能員工將率先被AI淘汰的觀念背道而馳。研究人員發現，水準最低的新手客服從AI工具中受益最大。
在公司水準最低的客服中，使用AI工具的客服完成工作的速度快35%；並且在AI幫助下，新手員工水準提升的速度更快：根據這項研究，有2個月經驗的員工在AI的幫助下，在許多方面表現與已入職半年、但沒有AI工具的員工一樣好，甚至更出色。
研究總結稱，AI工具可以學習公司頂尖員工的隱性知識，比如用什麼語言來安撫一個憤怒的客戶，或者根據客戶的情況，知道該分享哪類技術檔案，低技能員工可以憑藉這些知識，迅速提高生產力。
生產力平均提高14%的資料，聽起來可能沒有那麼厲害，但考慮到現實世界的工作流程，比從前在實驗室進行的獨立任務複雜得多，AI工具的效果可以說是非常顯著。
華爾街見聞指出，研究人員還發現，AI工具對水準最高的客服而言基本沒有任何作用，這也不難理解，畢竟AI就是根據他們的知識來訓練的。
這對他們來說，可能並不是一件好事：AI工具縮短低水準客服和高水準客服的差距，利用來自這些高水準員工的知識，但他們自己卻並沒有得到什麼獎勵；相反，由於公司整體效率的提升，他們原本的績效優勢已經變得不明顯了。
研究人員同時考察AI對工作環境的其他潛在影響，據研究者稱，有了AI之後，公司的管理層不會再花每周20~30個小時的時間來組織員工培訓，研究者認為這是因為人工智慧發揮某種替代作用，並據此推斷，AI工具或許也將重塑管理的方式，提高管理者的效率，可以讓他們更遊刃有餘地執掌更大的團隊。
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