Inteligența artificială este spre deosebire de software-ul tradițional într-un aspect foarte important: trebuie să învețe cum să-și facă treaba.
Acest lucru oferă un beneficiu cheie pentru ciclurile de viață ale produsului, prin faptul că, în loc să aștepte asistenții de codificare pentru a-și actualiza manual creațiile o dată pe an (sau chiar mai puțin frecvent), sistemul în sine poate adăuga noi instrumente, poate crea noi funcții și altfel se poate modifica satisface mai bine cerințele utilizatorului. Dezavantajul este, desigur, că puține programe AI vor oferi performanțe de zbor de top chiar din cutie; numai prin utilizarea continuă vor ajunge să înțeleagă ce se așteaptă de la ei și cum să le îndeplinească cel mai bine obiectivele.
Un factor cheie în această evoluție este datele la care sunt expuse sistemele conduse de AI. Datele bune, condiționate corespunzător și plasate în contextul potrivit, vor permite serviciilor să ia decizii în cunoștință de cauză și să ia măsuri adecvate, în timp ce datele proaste vor duce la rezultate slabe și la reducerea constantă a performanței.
