问题：人工智能正加速进入生产与生活，岗位形态和技能需求随之变化，就业结构呈现“新旧更替、快慢不一”。一方面，部分重复性、标准化岗位面临调整；另一方面，围绕内容生产、产品运营、数据管理、行业数字化服务等需求增长迅速。社会关注的不只是“岗位增减”，更在于普通劳动者是否拥有可进入、可持续、可成长的就业通道。 原因：技术进步正在重塑生产组织方式。大模型、自动化工具与平台化协作降低了信息处理和基础开发成本，让“小团队甚至个人完成复杂项目”变得更可行。相比之下，传统应用开发长期依赖专业团队与编程能力，投入资金、时间与试错成本较高，许多创意因此停留在设想阶段。门槛与成本叠加，使创新机会在不同群体间分布不均，“技术红利能否普惠”成为现实问题。 影响：以无代码、低代码为代表的新工具，正在为更多人参与数字化创造打开入口。全国政协委员、西南财经大学大数据研究院院长寇纲在两会期间指出，要实现人工智能时代高质量充分就业，需要深入加大“投资于人”的力度，建立体系化支持，帮助劳动者适应技术变革。实践显示，借助无代码工具，用户用自然语言表达需求即可快速搭建小应用，创业流程更轻、试错成本更低，就业形态也更趋多样：从“技能就业”延伸到“创意就业”，从“岗位依附”转向“项目协作”。例如，有美术专业学生将艺术创意与工具结合，短时间完成小游戏和互动应用并获得较高传播；也有未成年人在缺乏编程训练的情况下，将兴趣点转化为可运行产品；还有教育从业者把经验沉淀为可复制流程，带动零基础学员参与项目实践。这些案例反映出一个趋势：当技术门槛下降，创新更容易从少数专业群体扩展到更广泛的社会成员，新就业“入口”在增多，但“质量与规范”也必须同步跟上。 对策：推动新就业扩容，既要政策引导与工具创新同向发力，更要把重点落到劳动者的能力提升与权益保障上。其一，完善终身学习与职业培训体系，围绕提示设计、产品思维、数据素养、合规意识、运营与服务等通用能力，提供分层分类课程和可获得的实训机会，帮助劳动者从“会用工具”走向“能解决问题”。其二，健全灵活就业与新型就业形态保障，推进社保衔接、劳动权益保护与职业伤害保障，降低个体创业与项目化用工的不确定性。其三，强化平台与工具治理，压实数据安全、个人信息保护、内容合规、知识产权与算法透明等责任，建立更清晰的审核与纠错机制，避免“低门槛”滑向“低质量”或风险外溢。其四，推动公共服务跟进，鼓励地方建设开放的创新空间，以及算力、数据、测试等公共资源，面向高校毕业生、转岗人员、残障群体等提供更有针对性的就业服务。 前景：从历史经验看，重大技术变革往往伴随职业重构与新岗位涌现。随着无代码工具与行业场景进一步融合，面向细分领域的“微应用”“轻量化服务”有望成为新增长点，带动产品运营、内容策划、行业咨询、数字化交付等岗位扩展。另外，就业竞争将更体现综合能力、场景理解与持续学习能力。能否以“投资于人”为主线，把教育培训、社会保障与规范治理做细做实，将决定技术红利能否转化为更广泛、更可持续的就业增量。
当春晚上的“时间预言计算器”被普通用户在一小时内开发出来，当12岁孩子的奇思妙想变成可触达的产品，我们看到的不只是工具创新，更是就业与创新机会向更多人打开的可能。在技术变革的浪潮中，只有坚持“以人为本”，让能力提升与制度保障同步推进，才能在机器与人类的协作中，写出更有温度、也更可持续的时代答卷。