人工智能（AI）具有降低运营成本、提高效率和改善客户体验的潜力。
因此，在组织中组建项目团队至关重要，这样他们就会在决策过程中欢迎人工智能。
当前的技术革命要求公司快速变革，并增加了对团队在促进创新采用方面的作用的关注。
我们提出了一种基于目标规划方法的创新多准则模型，用于解决个体到不同群体的最优分配问题。
hung 和 Guinan 表示，经验可以提高团队绩效
该模型可以应对人力资源成本和人机信任。在成熟的组织中，许多决策很少由个人做出，
因为员工花费大量时间在一个或多个团队中工作。
公司的成员以团队和/或部门的形式组织起来，这些有组织的团队和部门是否按预期运作，将影响整个组织的绩效。
众所周知，团队是特殊类型的团队，因为团队更多地依赖于讨论、辩论和决策、共享信息和最佳实践。
不同的作者在选择项目团队成员时关注了团队组建过程中使用的不同标准，例如技术知识、团队合作经验、个人特征、沟通技巧、文化、领导力和动机。
团队成员必须具备三种不同类型的技能才能达到效率，
即技术/职能专业知识、解决问题和管理技能以及人际交往能力。
Chung 和 Guinan 表示，经验可以提高团队绩效。
团队成员之间的协作和协同作用、凝聚力或冲突的存在或团队氛围也给予了极大的关注他们试图根据团队成员之间的相互积极（或消极）关系来确定凝聚力指数。
其他研究人员试图将知识作为支持团队形成的主要变量进行研究。
例如，Wi 等提出了一个分析新团队团队成员候选人知识能力的框架，并考虑了成员的协作能力：
他们提出了一种遗传算法和社交网络测量，用于选择团队经理和团队成员。
MCDA 框架
让我们考虑一个经典的 MCDA 框架，其中存在相互冲突的标准，它们必须同时最大化或最小化。
处理这种决策分析上下文复杂性的最简单模型之一是 GP 模型，
该模型首先由 Charnes 和 Cooper 以及 Charnes 等人提出员工对人工智能 （AI） 计划的感受往往很复杂，
因为人工智能的出现将改变所有企业的工作性质以及人与机器之间的关系。
这里的主要问题是优化人工智能工作流程的生产力和可靠性。
人工智能可能会在患者的感知中引起对角色和“谁真正拥有权威”的混淆。
出于这个原因，人工智能用户需要确定性，以便根据人工智能的详细说明做出决策。
确定性是一个心理问题，它与工具的功能有不确定的关系，同时它受到用户对工具可靠性和有效性的主观感知的影响。
例如，技术接受度的巨大研究领域表明，使用技术意向的最佳预测因素是感知效用和感知使用易用性，而这又由许多个体（例如，专业知识、个性、预先存在的意图）和情境因素（例如，社会规范和同伴影响）决定。
一般有三种方式把 AI 赋能给一个成熟的企业组织：
1 第一种是可扩展人工智能（XAI），即开发能够以透明和可理解的方式呈现其计算结果的人工智能的跨学科努力。
2 营销可能会被用来说服人们可以信任人工智能解决方案并减少他们的担忧。
这种解决信任问题的方法可能是最具争议的，因为它并没有真正解决问题，而只是旨在通过战略说服在用户的态度中消灭它。
3 在不忽视 XAI 的重要性的情况下，管理者参与人工智能实施的 DM 应该能够采用最佳的人力资源组合来处理人工智能介导的工作任务，同时考虑到他们对工作的态度和认知倾向。
为了计算和 GP，我们提出了一个通过聚合多个因素创建的度量，
根据文献，这些因素有助于确定用户积极接近 AI 工具并有效地使用它的能力。
员工一般有三种态度：
1 技术接受度：基于社会心理学理论，技术接受模型（TAM）[45]提出了态度-意图-行为的因果关系，用于解释和预测潜在用户对技术的接受度。
2 技术自我效能感：技术自我效能感可以定义为个人对自己将新技术应用于特定目标的能力的感知[48]。
3 来源可信度：人们可以在与人造实体交互之前或与之交互时评估其可信度。这与营销和广告研究的典型来源可信度概念有关。
其他特定环境对开发人工智能等技术（例如医学）的高级应用具有显着兴趣：
卫生专业人员必须考虑证据、价值、患者偏好和个人态度来做出复杂的决策。
因此，在多种情况下，组建能够以最小的成本和阻力实现这一变革过程的团队非常重要。
在这篇文章中，我们提出了一个指数，能够衡量用户对技术的态度，
技术是团队内最佳互动的主要组成部分（或先决条件）：
依靠人工智能做出决策来实现组织目标的协同或协作，根据创建指数 T 的三个主要组成部分来解释。
人类有一种自然的倾向，将意图归因于表现出某种有组织行为形式的实体，并与它们发展出所谓的超社会互动。
一致的研究表明，社交焦虑或沟通焦虑程度高的个体在人造实体的陪伴下可能会像与其他人一样感到不安。
正如 Kolbjørnsrud 等所指出的，不同组织层面和地区对人工智能的态度、准备程度和热情差异很大，这意味着组织如何最好地采用人工智能并从中获得最大的创业价值。
作为本文的主要信息，可以说人工智能可以被视为创新和创业的驱动力，
因为在开发人工智能解决方案和创建有效的团队来使用它方面投入了同样的努力，
这不仅保证了先进技术的实施，而且保证了它以最佳方式用于实现组织目标。
思考：企业常用的决策方法存在一定的其劣势，可以基于 AI 进行决策辅助
常见的组织管理的工具与手段以及劣势总结：
在组织内部可以基于 AI 赋能的细分领域
展望与趋势
从生产力和生成工具的角度去看 AI，它会作为一个人类历史最高的一种存在，我们甚至只能在 10 年内还可以把它叫做工具，10 年后，它可能成为地球上一个新的物种。
这种冲击是巨大的，传统企业组织的模式与行为受到的影响也是潜移默化的，离 AI 最近的北美会最先受到冲击和变革，就像水塘中的涟漪一样，逐层向外扩散。