Umjetna inteligencija za razliku od tradicionalnog softvera je u jednom vrlo važnom aspektu: Mora naučiti raditi svoj posao.
To daje ključnu korist za životne cikluse proizvoda jer umjesto da čekaju da čarobnjaci za kodiranje ručno nadograde svoje kreacije jednom godišnje (ili još rjeđe), sam sustav može dodavati nove alate, kreirati nove značajke i na drugi način se mijenjati u bolje udovoljavati zahtjevima korisnika. Nedostatak je, naravno, što će nekoliko AI programa osigurati vrhunske performanse odmah izvan okvira; samo će kontinuiranom uporabom shvatiti što se od njih očekuje i kako najbolje postići svoje ciljeve.
Ključni čimbenik u ovoj evoluciji su podaci kojima su izloženi AI-sustavi. Dobri podaci, pravilno uvjetovani i smješteni u pravi kontekst, omogućit će službama donošenje informiranih odluka i poduzimanje odgovarajućih radnji, dok će loši podaci dovesti do loših rezultata i stalnog smanjenja performansi.
