रेप्लिट के सीईओ अमजद मसाद का मानना है कि वर्तमान AI परिदृश्य "स्लोप" – सामान्य और अविश्वसनीय आउटपुट से भरा हुआ है, जिसमें व्यक्तिगत स्वाद की कमी है। हाल ही में VB Beyond the Pilot पॉडकास्ट में, मसाद ने तर्क दिया कि कई AI एप्लिकेशन अनिवार्य रूप से "खिलौने" हैं, जो आलसी प्रॉम्प्टिंग और वास्तविक "स्वाद" के साथ प्रौद्योगिकी को भरने में विफलता से बाधित हैं। यह आलोचना ऐसे समय में आई है जब व्यवसाय तेजी से AI में निवेश कर रहे हैं, स्वचालन और नवाचार के लिए इसकी क्षमता का लाभ उठाने की कोशिश कर रहे हैं।

रेप्लिट के AI निवेशों के संबंध में विशिष्ट वित्तीय विवरणों का खुलासा नहीं किया गया, लेकिन मसाद ने इस "स्लोप" समस्या को दूर करने के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता पर जोर दिया। उन्होंने रेप्लिट के दृष्टिकोण पर प्रकाश डाला, जिसमें विशेष प्रॉम्प्टिंग तकनीकें, इसके डिज़ाइन सिस्टम में एकीकृत वर्गीकरण सुविधाएँ और मालिकाना रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) विधियाँ शामिल हैं। मसाद ने यह भी उल्लेख किया कि रेप्लिट अधिक टोकन का उपयोग करने से नहीं डरता है, जिसके परिणामस्वरूप बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल लागत के बावजूद, उच्च गुणवत्ता वाले इनपुट प्राप्त होते हैं। कंपनी AI-जनरेटेड एप्लिकेशन की कार्यक्षमता का विश्लेषण करने के लिए परीक्षण एजेंटों को नियुक्त करती है, जो पुनरावृत्त सुधारों के लिए कोडिंग एजेंटों को प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं।

मसाद की टिप्पणियाँ AI उद्योग के भीतर बढ़ती चिंता को दर्शाती हैं। बाजार AI उपकरणों से भरा हुआ है जो परिवर्तनकारी क्षमताओं का वादा करते हैं, फिर भी कई व्यवसाय ठोस रिटर्न प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते हैं। मसाद द्वारा वर्णित "समानता" इस समस्या में योगदान करती है, क्योंकि सामान्य AI आउटपुट विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को संबोधित करने या प्रतिस्पर्धी बाजारों में कंपनियों को अलग करने में विफल रहते हैं। विभेदन की इस कमी से AI अपनाने में पठार आ सकता है, क्योंकि व्यवसाय प्रौद्योगिकी की कथित सीमाओं से मोहभंग हो जाते हैं।

रेप्लिट, एक मंच जो सहयोगी कोडिंग और सॉफ्टवेयर विकास पर केंद्रित है, अपनी सेवाओं को बढ़ाने के लिए सक्रिय रूप से AI को एकीकृत कर रहा है। कंपनी का लक्ष्य डेवलपर्स को AI उपकरणों के साथ सशक्त बनाना है जो न केवल कार्यात्मक हैं बल्कि अद्वितीय और उच्च गुणवत्ता वाले कोड का उत्पादन करने में भी सक्षम हैं। "स्वाद" पर रेप्लिट का ध्यान अधिक सूक्ष्म और व्यक्तिगत AI अनुभवों की ओर एक कदम का सुझाव देता है, जो संभावित रूप से AI विकास प्लेटफार्मों के लिए एक नया मानक स्थापित करता है।

आगे देखते हुए, मसाद का मानना है कि AI की दीर्घकालिक सफलता के लिए "स्लोप" समस्या को दूर करना महत्वपूर्ण है। उनका सुझाव है कि AI प्लेटफार्मों को परिष्कृत प्रॉम्प्टिंग तकनीकों को विकसित करने और अपने मॉडलों में व्यक्तिगत स्वाद को शामिल करने में अधिक प्रयास करने की आवश्यकता है। जैसे-जैसे AI का विकास जारी है, अद्वितीय और मूल्यवान आउटपुट उत्पन्न करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण विभेदक होगी, जो यह निर्धारित करेगी कि कौन सी कंपनियां तेजी से प्रतिस्पर्धी AI बाजार में पनपती हैं। उद्योग का भविष्य सामान्य "खिलौनों" से आगे बढ़ने और AI समाधान बनाने पर टिका है जो ठोस व्यावसायिक मूल्य प्रदान करते हैं।