人工智能训练师，也叫做机器人训练师，顾名思义扮演着训练机器人，使其更加“智能”的角色。从最浅层的意义上说，人工智能训练师针对的是只能客服系统的数据优化和实际操作，因为不管是面对B端还是C端的客户，原始数据无法直接应用到机器人模型内，需要进行人工梳理，再配合算法技术来训练模型，让机器人“掌握”某个垂直行业封闭场景内的知识信息，才能够对客户的提问一一作出解答。更进一步讲，智能客服系统只是人工智能领域的一个实际应用，而人工智能的商业或非商业化应用场景也远超过我们日常生活所能接触到的范围。因此作为为人工智能“赋智”的训练师，可以发挥的空间并不仅限于客服数据梳理优化。
现在我们谈到的人工智能，不能局限于智能客服的范畴，甚至智能推荐、知识图谱、图像识别、大数据、自动翻译等等都应用了相关的技术。但是，如果说技术是人工智能的骨架，底层的一行行代码并不能马上为人所用，想要触达真正的用户，以目前的技术来说，仍然需要大量数据进行支撑，需要对技术进行产品化的包装。技术人员、用户、产品经理之间处于不同的立场——技术考虑的是如何提升模型运行的各项指标，如何解决一个个可能存在的问题，产品经理关注对产品功能如何设计才能触达用户的需求，而用户则专注于产品的使用体验。三者之间想要达到“心意相通”，创造出一款符合使用习惯且有利可图的智能化产品，必须需要机器人训练师的参与。 在智能化产品打磨初期，信息的交流主要出现在技术和产品经理之间。人工智能训练师作为初期的测试人员，试用产品原型后，提出产品优化的建议，产品经理据此对产品的设计demo进行修改。而另一方面，技术人员能够采集到第一批来自人工智能训练师的使用数据，挑选其中的有效数据用于分析模型运行效果，解决对应的技术难题。在智能产品上线后，机器人训练师的身份则转变为运营方，在某些情况下还需要去第一线（即真实生产环境）指导用户使用和运维产品，通过和用户的接触，收集到大量的反馈意见，同时也能够了解到市场真实的需求，这一些信息可以反哺自家产品的开发。因此，人工智能训练师弥补了技术和产品经理之间对于产品设计理念上沟通信息的落差，也填补了真实用户和产品经理之间对于市场需求和使用感受上的信息不对等造成的沟壑。 因此，人工智能训练师应当学习并具备一定的技术知识，至少能够了解相关人工智能技术的大致原理，也需要相对应的产品思维，把从真实用户处收集来的讯息“反刍”成适用于产品设计和开发的功能点信息，更需要有清晰的思维逻辑能力和市场调研能力。只有明确了技术边界，清楚市场需求，才能有效地把人工智能产品产业链上的一个个需求点连接起来。 尽管从目前的情况来看，人工智能只是把人和数据的交互进行了一种可视化的处理，但是这小小的一步，需要很多人的付出。产品不可能一天成型，技术不可能一步登天，甚至在技术差距不大的情况下，产品比拼的甚至可以说是数据的数量和效果。如果说技术是人工智能的骨架，产品设计是其皮肉，那么数据就是让智能更懂人的“灵魂”。而这些数据（包括底层的和真实用户的用户反馈）从何而来，人工智能训练师在其中起到了重要作用。 由此看来，超越了智能客服系统的人工智能训练师是一个综合型的岗位，需要多方面的能力配合。单纯的数据标注、语料扩写可以作为训练师工作能力的底层，更往上一步发展，结合自身的行业背景，应该主动关注AI产品和行业的发展和趋势，了解熟悉产品设计的逻辑，让训练师置身于广阔的市场，能够更好地推进产品和技术的发展，形成新的核心竞争力。
从2015年AI创业热潮一路发展到现在，市场对大部分的AI创业公司进行了大浪淘沙般的洗礼，而经受住第一轮考验的公司要面对的问题是如何在市场快速增长期内实现盈利。想要达到这个目标，需要加强对数据的重视，进一步构建行业数据的壁垒，而且人工智能训练师可以在产品差异化上作出重要贡献，弥合技术、产品和用户之间在智能化产品的期望上的差距，为人工智能注入“灵性”。