Trí tuệ nhân tạo không giống như phần mềm truyền thống ở một khía cạnh rất quan trọng: Nó phải học cách thực hiện công việc của mình.
Điều này mang lại lợi ích chính cho vòng đời sản phẩm ở chỗ thay vì phải chờ các thuật sĩ mã hóa nâng cấp thủ công các sáng tạo của họ mỗi năm một lần (hoặc thậm chí ít thường xuyên hơn), bản thân hệ thống có thể thêm các công cụ mới, tạo các tính năng mới và thay đổi chính nó thành đáp ứng tốt hơn yêu cầu người dùng. Tất nhiên, nhược điểm là ít chương trình AI sẽ cung cấp hiệu suất bay cao nhất ngay lập tức; chỉ thông qua việc sử dụng liên tục, họ mới hiểu được những gì được mong đợi ở họ và cách tốt nhất để đạt được mục tiêu của họ.
Một yếu tố quan trọng trong sự phát triển này là dữ liệu mà các hệ thống do AI điều khiển được tiếp xúc. Dữ liệu tốt, được điều hòa hợp lý và được đặt trong bối cảnh phù hợp, sẽ cho phép các dịch vụ đưa ra quyết định sáng suốt và thực hiện các hành động phù hợp, trong khi dữ liệu xấu sẽ dẫn đến kết quả kém và hiệu suất giảm dần.
