某些白领职位在Gemini使用数据中被严重高估。研究人员还试图衡量AI在各种工作中被整合的深度，观察了使用Gemini尝试个别细化的O*NET工作任务的频率。在整个数据库中，ATLAS研究人员仅将21%的工作相关任务归类为“Gemini任务”——即在这个庞大样本中，达到至少25次相关互动的最低标准。对于许多职业（29%），没有一个相关的工作任务达到了这一“不可忽视”的Gemini使用阈值，这表明这些工作在AI革命中迄今为止受到的影响最小。在所有职业中，30%不到四分之一的被追踪任务看到了显著的相关Gemini使用，这表明人类仍然负责这些工作的大多数组成部分。在仅有3%的职业中，Gemini被定期参考，涉及该工作相关任务的至少四分之三。软件质量保证分析师和测试员、人力资源专家以及文档管理专家等工作属于这一类别，似乎是研究中受到AI使用影响最大的职业。对于大多数工作，少于25%的O*NET任务看到了Gemini的重要尝试援助。总的来看，研究人员写道，这些数字表明“AI目前主要作为现有工作的补充”，并且“AI似乎对某些职业中执行的任务是有用的，但它们目前似乎并没有被全面用于执行人类目前的工作。”虽然研究人员表示这种情况可能会随着“新AI突破的出现而改变”，但也有可能新的工作流程“将在工人与AI系统之间保持一定程度的互补性。”将低专业性、非例行的工作交给AI。除了关注高水平职业，谷歌研究人员还研究了Gemini用户请求模型承担的具体工作任务类型。认知任务（即主要涉及思考的任务）在测量的Gemini互动中占据了高达86%的比例，而人际和手动任务在样本中相较于其在工作场所的普遍性则被低估。