Исследование службы поддержки показало среднюю прибавку производительности 15,2%, наибольшую у самых новых сотрудников, проработавших меньше месяца: плюс 0,7 решённого обращения в час. Университетская группа обнаружила, что наблюдатели оценивали работника, получившего помощь ИИ, как более ленивого, чем получившего такую же помощь от человека: 2,50 против 2,16. Штраф проявлялся в двух условиях: когда оценщику сообщали об ИИ и когда оценщик сам редко им пользовался. У тех, кто использует ИИ еженедельно или ежедневно, разрыв статистически незначим.

Автор разбора обеих работ сначала писал, что вместе они описывают фирму, которая забирает прибавку и облагает налогом тех, кто её произвёл. Затем он пересмотрел вывод: ни одна работа не измеряла налог на этих людей, а измеренное ложится на других. Опорой служит историческая работа о сапожном ремесле в одной из европейских стран: отрасль потеряла около 152 000 ремесленных мест и получила 144 000 новых, занятость изменилась с примерно 220 000 в 1851 году до 213 000 в 1911 году. Шансы ухода для действующих работников-мужчин выросли умеренно, 1,102 против 2,323 у женщин, а сокращение шло за счёт молодых мужчин, переставших входить в отрасль.

Вывод автора: цена ИИ для работников ложится на вход в профессию и на репутацию, а не на выдачу; уже работающие забирают прибавку. Издержки на выдаче он тоже находит, но они падают на уже работающих: в группе самых сильных сотрудников есть небольшое снижение доли решённых обращений и удовлетворённости клиентов. Он сам называет оговорки: часть про «вход» держится на одной отрасли и одной статье, а гипотеза не подтвердится, если найм новичков остаётся ровным там, где распространились ассистенты. Для инженерной организации он предлагает класть рядом с дашбордом пропускной способности, который считает только нанятых, число стартов новичков за квартал к базовому уровню до внедрения.

Более общую форму этого описывает разбор невидимой работы со знанием. На стройке по замершим рабочим видно, что ничего не строится, а у команды разработки все сидят за экранами. Среди следствий автор называет локальную оптимизацию (ускорили один шаг, очередь переехала ниже по потоку и ничьими метриками не отражается) и восприятие «чёрного ящика»: люди вне поставки не видят сложность и технический долг и считают, что их мало.