Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε αντίθεση με το παραδοσιακό λογισμικό σε μια πολύ σημαντική πτυχή: Πρέπει να μάθει πώς να κάνει τη δουλειά του.
Αυτό παρέχει ένα βασικό πλεονέκτημα για τους κύκλους ζωής του προϊόντος στο ότι, αντί να περιμένει κανείς τους οδηγούς κωδικοποίησης να αναβαθμίσουν χειροκίνητα τις δημιουργίες τους μία φορά το χρόνο (ή ακόμη και λιγότερο), το ίδιο το σύστημα μπορεί να προσθέσει νέα εργαλεία, να δημιουργήσει νέα χαρακτηριστικά και να αλλάξει καλύτερα να ικανοποιούν τις απαιτήσεις των χρηστών. Το μειονέκτημα, βέβαια, είναι ότι λίγα προγράμματα AI θα προσφέρουν κορυφαία απόδοση από το κουτί. μόνο μέσω της συνεχούς χρήσης θα καταλάβουν τι αναμένεται από αυτούς και πώς μπορούν καλύτερα να επιτύχουν τους στόχους τους.
Ένας βασικός παράγοντας αυτής της εξέλιξης είναι τα δεδομένα που εκτίθενται τα συστήματα που κατευθύνονται από την ΑΙ. Τα καλά δεδομένα, κατάλληλα ρυθμισμένα και τοποθετημένα στο σωστό πλαίσιο, θα επιτρέψουν στις υπηρεσίες να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις και να αναλαμβάνουν τις κατάλληλες ενέργειες, ενώ τα κακά δεδομένα θα οδηγήσουν σε ανεπαρκή αποτελέσματα και θα μειώσουν σταθερά τις επιδόσεις.
