בינה מלאכותית אינה דומה לתוכנה המסורתית בהיבט חשוב מאוד אחד: עליה ללמוד כיצד לבצע את עבודתה.
זה מספק יתרון מרכזי למחזורי חיי המוצר בכך שבמקום להמתין לאשפי קידוד כדי לשדרג את היצירות שלהם באופן ידני פעם בשנה (או אפילו בתדירות נמוכה יותר), המערכת עצמה יכולה להוסיף כלים חדשים, ליצור תכונות חדשות ובאופן אחר לשנות את עצמה ל לספק יותר את דרישות המשתמש. החיסרון, כמובן, הוא שמעט תוכניות AI שיספקו ביצועים מהשורה הראשונה מחוץ לקופסה; רק באמצעות שימוש רציף יבואו להבין מה מצופה מהם וכיצד להשיג את היעדים הטובים ביותר.
גורם מפתח בהתפתחות זו הוא הנתונים אליהם נחשפות מערכות מונעות AI. נתונים טובים, המותנים כראוי ומונחים בהקשר הנכון, יאפשרו לשירותים לקבל החלטות מושכלות ולנקוט בפעולות מתאימות, בעוד נתונים רעים יובילו לתוצאות גרועות ולירידה בהתמדה בביצועים.
