Kunstmatige intelligentie is in tegenstelling tot traditionele software in een heel belangrijk aspect: het moet leren zijn werk te doen.
Dit biedt een belangrijk voordeel voor productlevenscycli, omdat het systeem zelf, in plaats van te hoeven wachten op codeerwizards om hun creaties eenmaal per jaar (of zelfs minder vaak) handmatig te upgraden, nieuwe tools kan toevoegen, nieuwe functies kan creëren en zichzelf anderszins kan veranderen om beter voldoen aan gebruikersvereisten. Het nadeel is natuurlijk dat maar weinig AI-programma's direct topprestaties leveren; alleen door continu gebruik zullen ze leren begrijpen wat van hen wordt verwacht en hoe ze hun doelstellingen het beste kunnen bereiken.
Een sleutelfactor in deze evolutie zijn de gegevens waaraan AI-aangedreven systemen worden blootgesteld. Goede gegevens, correct geconditioneerd en in de juiste context geplaatst, stellen diensten in staat om weloverwogen beslissingen te nemen en passende acties te ondernemen, terwijl slechte gegevens tot slechte resultaten en gestaag afnemende prestaties zullen leiden.
