A inteligência artificial é diferente do software tradicional em um aspecto muito importante: precisa aprender a fazer seu trabalho.
Isso fornece um benefício importante para os ciclos de vida do produto, pois, em vez de esperar que os assistentes de codificação atualizem manualmente suas criações uma vez por ano (ou até com menos frequência), o próprio sistema pode adicionar novas ferramentas, criar novos recursos e alterar-se para satisfazer melhor os requisitos do usuário. A desvantagem, é claro, é que poucos programas de IA fornecerão desempenho de primeira classe imediatamente; somente através do uso contínuo eles entenderão o que é esperado deles e a melhor forma de alcançar seus objetivos.
Um fator chave nessa evolução são os dados aos quais os sistemas orientados por IA estão expostos. Bons dados, adequadamente condicionados e colocados no contexto certo, permitirão que os serviços tomem decisões informadas e tomem as ações apropriadas, enquanto dados ruins levarão a maus resultados e desempenho cada vez menor.
