AI 技能培训师 (AI Skills Trainer / AI Literacy Instructor) 是企业在数字化转型浪潮中急需的一个“布道者” 和“赋能者” 角色。

如果说 AI 工程师 负责造出像法拉利一样快的 AI 工具； 那么 AI 技能培训师 就是“驾校教练” 。

他们的核心任务不是去训练 AI 模型（那是算法工程师的事），而是去训练人类员工。他们要教会公司的 HR、财务、市场、销售人员，如何安全、高效地驾驶这辆“法拉利”，而不是把它开进沟里，或者干脆只把它当成一辆自行车来推。

---

1.🌉 核心定位：跨越“技术鸿沟”的桥梁

目前企业面临的最大尴尬是：老板买了很贵的 AI 账号（如 Copilot, ChatGPT Enterprise），但员工只会用它来写“请假条”或者“查百度”。

AI 技能培训师的存在，就是为了解决这个“工具很强，使用者很弱” 的问题。

• 对上：理解企业的战略，知道 AI 应该在哪些业务环节落地。

• 对下：消除员工的“AI 焦虑” （怕被取代），把 AI 变成他们手中的利器。

---

2.📚 他们教什么？（课程体系）

他们的教学内容远不止“怎么注册账号”这么简单，通常分为三个层级：

A. 基础层：工具扫盲 (Tool Literacy)

• 内容：教大家认识主流工具。

• 场景：

  • “文心一言和 ChatGPT 有什么区别？”

  • “怎么用 Gamma 一键生成 PPT？”

  • “怎么用 Midjourney 生成海报素材？”

B. 进阶层：提示词工程 (Prompt Engineering)

• 内容：教大家“怎么好好说话” 。

• 场景：

  • 错误示范：“帮我写个方案。”

  • 正确教学：“你需要设定角色、背景、任务、约束条件。来，大家跟我练习一下‘结构化提示词’的写法...”

  • 目标：让员工能把 AI 的输出质量从 60 分提升到 90 分。

C. 高阶层：工作流重塑 (Workflow Redesign)

• 内容：这是最有价值的部分。教大家把 AI 嵌入到日常工作中。

• 场景：

  • 对 HR：教他们用 AI 自动筛选简历、生成面试题库。

  • 对销售：教他们用 AI 分析客户财报、通过一句话生成针对性的冷启动邮件。

  • 对程序员：教他们怎么用 Cursor/Copilot 写代码，而不是自己手敲。

---

3.🔍 容易混淆的概念

要注意，这个头衔有时候会有歧义，需要区分：

1. Corporate AI Trainer (企业 AI 培训师 - 本条目含义)：

   1. 对象：教人类。

   2. 职责：提升员工的 AI 素养 (AI Literacy)。

   3. 归属：通常属于 HR 部门、L&D (学习与发展) 部门或数字化转型办公室。

2. Model Trainer / Annotator (模型训练师 / 数据标注员)：

   1. 对象：教机器。

   2. 职责：给数据打标签（这是猫，那是狗），做 RLHF 排序。

   3. 归属：属于技术或数据部门。

   4. (注：虽然名字像，但工作内容天差地别)

---

4.⚔️ 岗位要求：既懂技术，更懂人

做一个优秀的 AI 技能培训师，比做工程师更难的地方在于“同理心”和“业务感”：

1. 技术敏感度：你必须是公司里玩 AI 玩得最溜的人，新出的工具（如 Sora, Suno）你要第一个上手测。

2. 业务翻译能力：你不能满嘴“Transformer 架构”、“向量数据库”。

   1. 你得对财务说：“这东西能帮你把发票录入速度提升 10 倍。”

   2. 你得对文案说：“它不是来抢你饭碗的，是帮你以此生成 50 个创意草稿，让你来挑的。”

3. 课程设计能力：把枯燥的技术操作，变成有趣的实战案例 (Workshop)。

---

5.📈 职业前景

这是一个过渡期非常火爆，且未来会常态化的岗位。

• 现在：所有大公司都在疯狂招聘这个角色，因为大家都有“AI 焦虑”，急需有人来领路。

• 未来：随着 AI 变得像 Word 和 Excel 一样普及，这个角色可能会融入到传统的“企业内训师”中，或者进化为 “AI 效能顾问”。

总结

AI 技能培训师 是 AI 时代的“扫盲队长” 。

在未来 3 年，“会用 AI” 将成为职场人的基本生存技能（就像现在会用电脑一样）。而 AI 技能培训师，就是那个帮助千千万万普通职场人拿稳这把“新时代武器”的关键人物。