يختلف الذكاء الاصطناعي عن البرامج التقليدية في جانب واحد مهم للغاية: يجب أن يتعلم كيفية القيام بعمله.
يوفر هذا فائدة أساسية لدورات حياة المنتج حيث أنه بدلاً من الاضطرار إلى الانتظار حتى تقوم معالجات الترميز بترقية إبداعاتهم يدويًا مرة واحدة سنويًا (أو حتى بشكل متكرر) ، يمكن للنظام نفسه إضافة أدوات جديدة وإنشاء ميزات جديدة وتعديل نفسه على أفضل تلبية متطلبات المستخدم. الجانب السلبي ، بطبيعة الحال ، هو أن عدد قليل من برامج الذكاء الاصطناعى سوف توفر أداء أعلى من الدرجة الأولى خارج الصندوق. فقط من خلال الاستخدام المستمر يمكنهم فهم ما هو متوقع منهم وأفضل السبل لتحقيق أهدافهم.
أحد العوامل الرئيسية في هذا التطور هو البيانات التي تتعرض لها الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ستسمح البيانات الجيدة ، التي يتم تكييفها بشكل صحيح وتوضع في السياق الصحيح ، للخدمات باتخاذ قرارات مستنيرة واتخاذ الإجراءات المناسبة ، في حين أن البيانات السيئة ستؤدي إلى نتائج رديئة وتناقص الأداء باستمرار.
