人机团队的效能取决于六大要素：AI可靠性、用户从建议中提炼洞见的能力、用户对建议的信任度、人机交互的便捷性、小组成员之间的沟通与协作能力及任务的复杂性。

  AI可靠性是指AI系统在运行过程中能够稳定、准确地完成既定任务，提供有效且符合预期的建议或解决方案的能力。它包括AI的准确性、稳定性、一致性、鲁棒性和容错性等方面。

  （1）减少错误：如果AI不可靠，可能会给出错误的建议或解决方案，导致人机团队的工作方向偏离目标，甚至有可能引发严重的后果。如在医疗诊断中，AI若不能可靠地识别病症，可能会误诊，延误治疗时机。

  （2）提高效率：可靠的AI能快速准确地达成目标，节约时机和精力，使人机团队能够更高效地推进工作。在数据分析领域，可靠的AI能够迅速处理大量数据，为团队提供有价值的洞察，从而加速决策过程。

  （3）增强信任：当AI能够持续稳定地提供较为可靠的结果时，用户对其信任度会逐渐提高，进而更愿意接受和采纳AI的建议，形成良好的人机协作关系。

  用户从建议中提炼洞见的能力是指用户能理解、分析和解读AI提供的建议，并从中提取有价值的信息和观点，将其转化为实际可行的行动方案或决策依据的能力。这需要用户具备一定的专业相关知识、分析能力和批判性思维。

  （1）充分的发挥AI价值：AI提供的建议往往是基于大量数据和复杂算法得出的结果，但这些结果在大多数情况下要用户进一步解读和分析，才能真正转化为对团队有价值的信息。若用户缺乏提炼洞见的能力，即使AI给出了很好的建议，也可能没办法充分的利用其价值。

  （2）结合人类智慧：用户都能够从AI的建议中发现新的视角和思路，结合自己的经验和专业相关知识，提出更全面、更创新的解决方案。在创意设计领域，AI能够给大家提供一些设计元素或灵感，但用户要从中提炼出符合项目需求和目标的设计理念，创造出独特的作品。

  （3）应对复杂问题：在面对复杂多变的问题时，AI的建议可能只是部分解决方案或提供了一些线索，用户要通过自己的分析和判断，从这些建议中找到关键点，进一步探索和解决问题。

  用户对建议的信任度是指用户对AI提供的建议或解决方案的信任程度，即用户相信AI的建议是可靠、有效且符合其需求和利益的程度。这种信任度受到多种因素的影响，如AI的过往表现、用户对AI技术的理解、建议的质量等。

  （1）促进合作：只有当用户信任AI的建议时，才会愿意与AI合作，将其建议纳入决策过程或行动方案中。若用户对AI的建议持怀疑态度，可能会拒绝采纳或忽视其价值，导致人机团队无法有效协作。

  （2）提高决策质量：信任度高的用户更可能深入研究和分析AI的建议，将其作为决策的重要参考是依据，来提升决策的科学性和准确性。相反，若用户对AI的建议不信任，可能会基于自己的主观判断做出决策，可能会错过AI提供的有价值的信息，导致决策失误。

  （3）增强团队凝聚力：当用户信任AI的建议时，会增强对人机团队整体的信心和认同感，促进小组成员之间的协作和沟通，形成良好的团队氛围，提高团队的凝聚力和战斗力。

  人机交互的便捷性是指用户与AI系统之间进行信息交流和操作的容易程度。这包括界面设计的直观性、交互方式的自然性、操作的简洁性以及反馈的及时性等。

  （1）提高效率：便捷的人机交互能够大大减少用户在操作和沟通上花费的时间和精力，使用户能更快速地获取AI的建议并进行反馈，来提升团队的整体工作效率。如一个直观简洁的用户界面可以让用户更快地找到所需功能，避免因复杂的操作而浪费时间。

  （2）减少误解：良好的交互设计能够清晰地传达信息，减少用户与AI之间的误解和沟通障碍。如果交互过程复杂或不清晰，用户可能会误解AI的意图或建议，导致错误的操作或决策。

  （3）提升使用者真实的体验：便捷的交互能够提升用户对AI系统的使用体验，增强用户对系统的满意度和接受度。用户更愿意使用那些简单易操作、交互自然的系统，从而更积极地参与人机协作。

  团队成员之间的沟通与协作能力是指团队中的人类成员之间以及人类成员与AI系统之间进行相对有效沟通和协作的能力。这包括信息共享、意见交流、任务协调、冲突解决等方面。

  （1）重整合资源：良好的沟通与协作能够使小组成员之间以及人与AI之间更好地整合各自的优势资源，充分的发挥各自的能力，形成协同效应。在一个项目中，人类成员可通过自己的专业相关知识和经验，结合AI提供的数据分析和建议，共同制定出更完善的解决方案。

  （2）避免重复工作：有效的沟通与协作能够在一定程度上帮助小组成员明确各自的职责和任务，避免重复工作和资源浪费。通过及时的信息共享和任务协调，团队能够更高效地推进工作，提升整体效能。

  （3）促进创新：小组成员之间的良好沟通与协作能够激发创新思维，促进知识的交流和碰撞。在人机团队中，人类成员之间的互动以及与AI的协作可以产生新的想法和解决方案，推动团队的发展和进步。

  任务的复杂性是指任务在目标、结构、流程、所需资源和技能等方面的复杂程度。复杂的任务可能涉及多个子任务、多种变量和不确定性因素，需要更复杂的决策和协调过程。

  （1）影响协作方式：任务的复杂性决定了人机团队的协作方式和分工。对于复杂的任务，需要明确人类和AI在任务中的角色和职责，合理分配任务，充分的发挥各自的优势。在一个复杂的工程建设项目中，AI可以负责数据处理和分析，而人类成员则负责决策和创新。

  （2）增加协调难度：复杂的任务往往需要更加多的协调和沟通，以确保小组成员之间以及人与AI之间的行动一致。如果任务过于复杂，有几率会使协调成本增加，甚至会出现沟通不畅和任务延误的情况。

  （3）影响决策质量：复杂的任务需要更全面、更准确的信息支持决策。如果AI提供的建议不够准确或全面，或者人类成员无法有效整合AI的建议，有几率会使决策失误，影响团队的整体效能。

  总之，人机团队的效能是一个多因素共同作用的结果，除了AI可靠性、用户从建议中提炼洞见的能力和用户对建议的信任度外，人机交互的便捷性、小组成员之间的沟通与协作能力、任务的复杂性等因素也起着至关重要的作用。同时，AI的可解释性、团队的培训与技能水平、系统的更新与维护等也会对团队效能产生显著影响。因此，要提升人机团队的效能，需要考虑这一些因素，优化团队的整体设计和运作。