রেপ্লিট-এর সিইও আমজাদ মাসাদ মনে করেন বর্তমান সময়ের এআই (AI) সরঞ্জামগুলো প্রচুর আলোচনা তৈরি করলেও একটি গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি রয়েছে: স্বতন্ত্রতার অভাব, যা তাদের ব্যবসায়িক প্রয়োগের সম্ভাবনাকে বাধাগ্রস্ত করছে। সম্প্রতি এক সাক্ষাৎকারে মাসাদ অধিকাংশ এআই আউটপুটকে "slop" বা জগাখিচুড়ি হিসেবে অভিহিত করেছেন। তিনি বিশেষভাবে উল্লেখ করেছেন যে, এআই দিয়ে তৈরি ছবি এবং কোডগুলো খুবই সাধারণ মানের হয়ে থাকে। এর কারণ হিসেবে তিনি প্ল্যাটফর্মগুলোর "taste" বা রুচিবোধ তৈরিতে পর্যাপ্ত বিনিয়োগের অভাবকে দায়ী করেছেন।

মাসাদের এই সমালোচনা এমন সময়ে এসেছে যখন কোম্পানিগুলো এআই উন্নয়নের জন্য বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করছে। ২০২৫ সালে এআই স্টার্টআপগুলোতে বিনিয়োগের পরিমাণ ছিল ৫০ বিলিয়ন ডলার, এবং ধারণা করা হচ্ছে ২০২৭ সাল নাগাদ এই বাজারের আকার ২০০ বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাবে। তবে, অনেক এআই অ্যাপ্লিকেশনে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যের অভাবের কারণে এই বিনিয়োগের রিটার্ন হুমকির মুখে পড়তে পারে। ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের মূল কার্যক্রমের সঙ্গে এআইকে পুরোপুরি যুক্ত করতে দ্বিধা বোধ করছে, কারণ এর আউটপুট মানব পেশাদারদের কাছ থেকে প্রত্যাশিত সূক্ষ্মতা এবং গুণমানের অভাব রয়েছে।

সাধারণ মানের এআই আউটপুটের ব্যাপকতা বাজারের জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলতে পারে। কোম্পানিগুলো এআই-এর মাধ্যমে তৈরি করা বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে তাদের ব্র্যান্ডের পরিচিতি হারানোর ঝুঁকিতে পড়তে পারে, কারণ সেই বিষয়বস্তুতে মৌলিকত্বের অভাব থাকে। উপরন্তু, "slop" সমস্যাটি ডিজাইন, বিপণন এবং সফটওয়্যার উন্নয়নের মতো শিল্পগুলোতে এআই গ্রহণের গতি কমিয়ে দিতে পারে, যেখানে নির্ভুলতা এবং সৃজনশীলতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

রেপ্লিট বিশেষ প্রম্পটিং কৌশল, শ্রেণীবিভাগ বৈশিষ্ট্য এবং নিজস্ব রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) পদ্ধতি প্রয়োগ করে এই সমস্যাটি মোকাবিলা করার জন্য সক্রিয়ভাবে কাজ করছে। উচ্চ মানের ইনপুট অর্জনের জন্য আরও বেশি টোকেন ব্যবহার করতে কোম্পানিটি ইচ্ছুক। রেপ্লিট-এর কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হলো কঠোর পরীক্ষা। একটি প্রাথমিক অ্যাপ তৈরির পর, একটি টেস্টিং এজেন্ট সমস্ত বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করে এবং একটি কোডিং এজেন্টকে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যা ক্রমাগত উন্নতি এবং পরিমার্জন নিশ্চিত করে।

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে মাসাদ মনে করেন যে এআই-এর ভবিষ্যৎ নির্ভর করছে প্ল্যাটফর্মগুলো "taste" বা রুচিবোধের বিকাশের ওপর কতটা গুরুত্ব দেয় তার ওপর। এর মধ্যে শুধুমাত্র এআই মডেলগুলোর প্রযুক্তিগত সক্ষমতা বৃদ্ধি করাই নয়, বরং মানুষের সৃজনশীলতা এবং বিচারবোধের সূক্ষ্মতাগুলো বোঝার এবং অনুকরণ করার ক্ষমতা তৈরি করাও অন্তর্ভুক্ত। যদি এআই ডেভেলপাররা "slop" সমস্যা সমাধানে ব্যর্থ হয়, তবে এই প্রযুক্তি বাস্তব বিশ্বের ব্যবসায়িক মূল্যের দিক থেকে সীমিত কিছু "খেলনা"-র সংগ্রহ হিসেবেই থেকে যাওয়ার ঝুঁকিতে পড়বে।