当前就业领域最突出的矛盾已从总量不足转向结构性错配。一面是高校毕业生规模持续攀升、求职竞争加剧，一面是先进制造、养老护理等领域长期面临招工缺口；一面是基础文职、标准化客服等中等技能岗位加速收缩，一面是人工智能训练师、智能运维等新兴岗位人才供给不足。破解这一矛盾，关键在于构建分层分类的技能适配体系。
第一，就业培训应从普惠覆盖转向分层精准推进。对于面临人工智能替代风险的中等技能劳动者，重点开展人工智能工具应用和转岗培训，帮助其向数据分析、流程优化等新职能迁移；对于低技能服务类劳动者，提供职业认证和技能提升通道，帮助其从灵活就业走向稳定就业；对于高校毕业生，前瞻性调整学科专业布局，压缩与人工智能替代高度重叠的专业招生规模，增设人工智能协同应用、人机交互等新兴交叉专业。
第二，建立人工智能新职业快速认证机制。当前人工智能催生的新岗位从出现到形成规模化就业吸纳能力周期较长，滞后于替代速度，建议将新职业标准制定和培训课程开发周期压缩至6个月以内，力争一至两年内形成规模化就业吸纳能力。
第三，应对人工智能替代与创造并存的挑战，关键在于走中国特色稳岗赋能之路，即坚持就业优先导向，引导企业走增效稳岗而非降本裁员的转型路径。具体而言，把吸纳转岗人员、新增数字类岗位作为产业园区和重点企业政策扶持的考核指标，并面向企业设立稳岗转型专项奖励资金或实施税收减免政策，鼓励企业拥抱人工智能提升竞争力的同时，通过政策引导确保技术进步的红利惠及劳动者，实现机器替代与岗位再造的动态同步。
（作者系华东师范大学人才发展战略研究院院长、教授）
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