10年前，還是高中生的戴惟曾與隊友參加精誠資訊主辦的少年圖靈計畫（YTP）；10年後，他已前往矽谷創業，共同創辦的醫療帳務AI新創LunaBill也在2025年獲選進入Y Combinator。
從戴惟參加YTP至今的10年，軟體人才的標準也發生巨大變化。2016年，精誠推動這項計畫，希望鼓勵更多年輕人學習程式、投入軟體產業；如今生成式AI已能快速產出程式碼，「會寫程式」已不再足以形成優勢。
這個變化，也直接反映在擁有約1,500名軟體工程師的精誠內部。
AI讓工程師效率提升4成，精誠用人標準也跟著改變
資深副總經理暨人資長黃郁仁指出，2026年以來，公司軟體人才人數沒有大幅增加，完成的專案數量卻成長約35％至40％；工程師的工作效率也平均提升約30％至40％。
當同樣的人力可以完成更多工作，精誠面對的問題，也從「還要補多少工程師」，轉變為「還需要補什麼樣的工程師」。對精誠而言，會用AI只是起點，能否將工具轉化為工作成果，才是新的用人門檻。
年資較淺的工程師使用AI，將原本需要半天至1天的工作縮短至2至3小時，部分資深工程師也開始感受到壓力。黃郁仁觀察，要推動工程師們改變工作方式，不只是公司制度，同儕間日益明顯的效率落差，也讓員工不得不加快腳步。
轉型初期，精誠內部只有約3分之1的工程師使用生成式AI工具。隨著客戶陸續導入，公司也成立技術發展委員會，串連約30個事業單位，每月由5至6個單位輪流報告。會議不以成功案例為主，而是分享工具限制與導入失敗的「踩雷」經驗，避免其他團隊重蹈覆轍。
經驗分享之外，工作成果也是最直接的衡量標準。精誠旗下精誠隨想總經理黃蜂麟指出，一名工程師同時參與的專案數，已從過去的1至2個增加到3至4個。當效率差距直接反映在數字上，使用新工具便不再只是個人選擇。
精誠要什麼工程師？會用AI只是基本，還要懂產業、能整合系統
會用工具只是第一步，要把AI導入客戶現場，工程師還必須理解產業。精誠的做法是，先由各事業單位盤點客戶未來需要哪些服務，再由主管與員工討論學習地圖，反推該補上哪些能力。
黃蜂麟以精誠參與的台北榮總專案為例指出，工程師除了使用生成式AI，還得熟悉醫療現場、部署運算設備並串接既有系統，才能將相關技術導入護理紀錄及交班流程。
下一步，精誠將培訓重點放在FDE（前線部署工程師），目標讓至少3分之1的工程師具備地端部署能力。面對政府、醫療、製造等重視資料安全的產業，工程師不只要負責開發，也要走進客戶環境，讓模型、硬體與資料能在既有系統中運作。
精誠近來補進的人力也多半具備3至5年工作經驗，並熟悉特定產業，「我們要的當然是更資深的人。」黃蜂麟說。
AI生成前端畫面與基礎程式碼相對容易，真正的瓶頸往往藏在後端的ERP（企業資源規畫）、CRM（客戶關係管理）等系統，以及資料庫與各產業長年累積的流程。因此，工程師能否定義問題、理解產業，並將新工具整合進既有系統，成為企業更在意的評估面向。
面試不再只考LeetCode！「你用AI做過什麼」成必問題
對AI實作經驗的重視也反映在面試上。黃蜂麟表示，相較過去常見的演算法題或LeetCode（程式解題練習平台）題目，現在面試軟體人才時，都會開門見山地問：「你用過什麼AI工具？做過什麼事？」藉此了解求職者是否已有實際使用經驗，以及如何運用工具完成工作。
「現在根本沒有辦法是一張白紙。」黃郁仁形容，職場準備必須從校園階段開始，大學生可透過企業實習累積經驗，研究生則可參與產學專案，提早練習將程式能力運用在工作中。
隨著AI融入開發流程後，會用工具已從加分題變成基本能力。因此，能否將AI產出的程式碼接進系統，完成整合與部署，才是精誠下一階段的用人門檻。
精誠資訊
- 成立時間：**1997年
- 主要業務：資訊軟體服務、系統整合、雲端服務、AI與資料應用、資安等
- 服務市場：**金融、製造、零售、醫療、政府等產業
