生成式 AI 正在改寫軟體產業的生產方式，精誠資訊副總經理吳文舜引用一篇由新加坡國立大學研究團隊共同發表的研究論文 ，指出研究團隊將五子棋的規格交給 AI 多代理系統，在 14 分鐘內就完成可執行程式碼與介面，且成本低於 7 美元。這讓吳文舜相信，生成式 AI 應用的關鍵不只是加速程式撰寫流程，而是讓理解系統、拆解工作與複製產線變得可系統化與規模化。
吳文舜形容，這股變化就像軟體業的工業革命。「當企業翻新核心系統，最常卡關的不是缺少新技術，而是缺少能把舊系統說清楚的人，」吳文舜表示，過去大量商業邏輯是隱性知識，藏在資深系統分析師或研發工程師的腦中，缺乏文件導致經驗難以傳承。另一方面，精誠在產業實務中也觀察到，客戶常面臨文件與人力雙重短缺，改動前難以釐清影響範圍，進而放大轉型風險。
軟體工程平台 CODEXAI 便在這樣的需求下成形。吳文舜強調，精誠並非以 AI 取代開發者，而是讓 AI 協助解讀 COBOL、RPG、Informix 等傳統程式，把看不見的知識外顯成可討論和驗證的規格書與系統說明，再以規格作為單一事實來源（SSOT）推進系統現代化升級，讓程式碼生成、修改與交付限縮在可控管、追溯與稽核的流程。
精誠如何協助企業，將舊系統轉換為新一代的程式架構、語言？
精誠資訊協理洪欽文指出，通用 AI 生成的規格常像作文，內容未必能直接符合系統開發需求，甚至可能出現幻覺。CODEXAI 則把規格文件視為核心，需先人工校準規格，再用於驅動新系統的撰寫與驗證。
為了讓轉型流程可檢核，精誠資訊資深處長吳文盛分享，CODEXAI 先把舊程式解析成規格文件，確認邏輯一致後，才將經過驗證的規格轉換為現代化程式碼，同時也會納入自動化測試，以測試案例與平行比對驗證轉換成果，並涵蓋 API 回傳與對外介接等行為驗證。流程中保留多個人工查核點，讓金融業與公部門等具高度合規需求的場域，能在風險可控的前提下導入。
CODEXAI 在可控條件下大幅加速開發時程
吳文盛說明，CODEXAI 可提供互動式問答平台，也能搭配 Copilot 或 Amazon Q Developer 等工具，以 IDE 擴充套件整合進既有工作流程，「CODEXAI 方法論亦可獨立提供顧問服務，把生成式 AI 的價值從單點效率，推進到可複製的工程能力。」
當規格被校準並成為工程輸入後，差異不只停留在文件品質，更會直接反映在開發工時。洪欽文分享，某大型核心系統功能總共約 2,700 多個，程式與檔案超過上萬個，保守估計需要 8 至 10 年的時間來進行轉換與測試，無法即時發揮應用效益，當金融客戶選擇一個功能單元進行平行驗證，用傳統方法走完訪談、流程圖、設計會議、建置與上容器平台，完成一項功能至少花費 14 天。而透過 CODEXAI，大約 5 天即可完成。洪欽文指出，評估效益應回到可量化指標，也就是工期縮短幅度，以及缺陷率與回歸錯誤是否維持在可控範圍。
CODEXAI 把專家經驗轉為可規模化流程，先將舊系統的程式碼與資料結構外顯為可討論與驗證的規格，串起後續生成、修改、測試與交付的開發流程。吳文舜強調，CODEXAI 從金融與公部門的核心系統改造切入，把 AI 納入規格到驗證交付流程，推進產業 AI 化，同時將規格驅動的方法論與工具鏈產品化，讓流程可跨案場、合作夥伴複製擴散，帶動軟體工程的 AI 產業化。
