रेप्लिट के सीईओ अमजद मसाद का मानना है कि एआई उपकरणों की वर्तमान लहर, महत्वपूर्ण चर्चा उत्पन्न करने के बावजूद, एक महत्वपूर्ण दोष से ग्रस्त है: विशिष्टता की कमी, जो उनके संभावित व्यावसायिक अनुप्रयोगों में बाधा डालती है। हाल ही में एक साक्षात्कार में, मसाद ने अधिकांश एआई आउटपुट को "स्लॉप" के रूप में वर्णित किया, जिसमें उत्पन्न छवियों और कोड की सामान्य प्रकृति पर प्रकाश डाला गया, एक समस्या जिसे वे "टेस्ट" को बढ़ावा देने में अपर्याप्त प्लेटफ़ॉर्म निवेश के लिए जिम्मेदार मानते हैं।

मसाद की आलोचना ऐसे समय में आई है जब कंपनियां एआई विकास में अरबों का निवेश कर रही हैं। एआई स्टार्टअप में निवेश 2025 में 50 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया, जिसमें अनुमान है कि 2027 तक बाजार का आकार 200 बिलियन डॉलर से अधिक हो जाएगा। हालांकि, कई एआई अनुप्रयोगों में अद्वितीय मूल्य प्रस्ताव की कथित कमी इन निवेशों पर रिटर्न को खतरे में डाल सकती है। व्यवसाय एआई को मुख्य कार्यों में पूरी तरह से एकीकृत करने में संकोच कर रहे हैं यदि आउटपुट में मानव पेशेवरों से अपेक्षित बारीकियां और गुणवत्ता का अभाव है।

सामान्य एआई आउटपुट की व्यापकता के महत्वपूर्ण बाजार निहितार्थ हैं। कंपनियां एआई-जनित सामग्री पर निर्भर रहकर अपनी ब्रांड पहचान को कमजोर करने का जोखिम उठाती हैं जिसमें मौलिकता का अभाव होता है। इसके अलावा, "स्लॉप" समस्या डिजाइन, मार्केटिंग और सॉफ्टवेयर विकास जैसे उद्योगों में एआई को अपनाने की गति को धीमा कर सकती है जहां सटीकता और रचनात्मकता सर्वोपरि है।

रेप्लिट विशेष प्रॉम्प्टिंग तकनीकों, वर्गीकरण सुविधाओं और मालिकाना रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) विधियों को लागू करके इस मुद्दे का सक्रिय रूप से मुकाबला कर रहा है। कंपनी उच्च गुणवत्ता वाले इनपुट प्राप्त करने के लिए अधिक टोकन का उपयोग करने में भी निवेश करने को तैयार है। रेप्लिट की रणनीति का एक महत्वपूर्ण तत्व कठोर परीक्षण शामिल है। प्रारंभिक ऐप जनरेशन के बाद, एक परीक्षण एजेंट सभी सुविधाओं का विश्लेषण करता है और कोडिंग एजेंट को प्रतिक्रिया प्रदान करता है, जिससे निरंतर सुधार और परिशोधन सुनिश्चित होता है।

आगे देखते हुए, मसाद का सुझाव है कि एआई का भविष्य "टेस्ट" के विकास को प्राथमिकता देने वाले प्लेटफार्मों पर निर्भर करता है। इसमें न केवल एआई मॉडल की तकनीकी क्षमताओं में सुधार करना शामिल है, बल्कि उन्हें मानवीय रचनात्मकता और निर्णय की बारीकियों को समझने और दोहराने की क्षमता से भी भरना शामिल है। यदि एआई डेवलपर "स्लॉप" समस्या का समाधान करने में विफल रहते हैं, तो प्रौद्योगिकी सीमित वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक मूल्य वाले "खिलौनों" का संग्रह बने रहने का जोखिम उठाती है।