Umělá inteligence je na rozdíl od tradičního softwaru v jednom velmi důležitém aspektu: Musí se naučit, jak dělat svou práci.
To poskytuje klíčovou výhodu pro životní cykly produktu v tom, že namísto čekání na kódování průvodců, kteří ručně upgradují své výtvory jednou ročně (nebo méně často), může samotný systém přidávat nové nástroje, vytvářet nové funkce a jinak se měnit na lépe uspokojit požadavky uživatelů. Nevýhodou je samozřejmě to, že jen málo programů AI poskytne špičkový výkon hned po vybalení; pouze nepřetržitým používáním pochopí, co se od nich očekává a jak nejlépe dosáhnout svých cílů.
Klíčovým faktorem v tomto vývoji jsou data, kterým jsou systémy poháněné umělou inteligencí vystaveny. Dobré údaje, řádně kondicionované a umístěné ve správném kontextu, umožní útvarům přijímat informovaná rozhodnutí a přijímat příslušná opatření, zatímco špatné údaje povedou ke špatným výsledkům a soustavnému snižování výkonu.
