L'intelligenza artificiale è diversa dal software tradizionale in un aspetto molto importante: deve imparare a fare il suo lavoro.
Ciò fornisce un vantaggio chiave per i cicli di vita del prodotto in quanto invece di dover aspettare che i maghi di codifica aggiornino manualmente le loro creazioni una volta all'anno (o anche meno frequentemente), il sistema stesso può aggiungere nuovi strumenti, creare nuove funzionalità e altrimenti alterarsi meglio soddisfare le esigenze degli utenti. Il rovescio della medaglia, ovviamente, è che pochi programmi di intelligenza artificiale forniranno prestazioni di altissimo livello fin dall'inizio; solo attraverso un uso continuo potranno capire cosa ci si aspetta da loro e come raggiungere al meglio i loro obiettivi.
Un fattore chiave in questa evoluzione sono i dati a cui sono esposti i sistemi basati sull'intelligenza artificiale. Dati validi, adeguatamente condizionati e collocati nel giusto contesto, consentiranno ai servizi di prendere decisioni informate e intraprendere azioni appropriate, mentre i dati errati porteranno a scarsi risultati e prestazioni in costante calo.
