Umetna inteligenca je v nasprotju s tradicionalno programsko opremo v enem zelo pomembnih vidikih: naučiti se mora opravljati svoje delo.
To zagotavlja ključno korist za življenjske cikle izdelkov, saj lahko sistem čarovnikov, ki čakajo kodiranje, ročno nadgradijo svoje kreacije enkrat na leto (ali še manj pogosto), doda nova orodja, ustvari nove funkcije in se drugače spremeni v bolje izpolnjujejo zahteve uporabnikov. Slaba stran pa je seveda v tem, da bo le malo programov AI zagotovilo vrhunske zmogljivosti takoj izven; le z nenehno uporabo bodo razumeli, kaj se od njih pričakuje in kako najbolje doseči njihove cilje.
Ključni dejavnik tega razvoja so podatki, ki so jim izpostavljeni sistemi, ki jih poganjajo AI. Dobri podatki, pravilno pogojevani in postavljeni v pravi kontekst, bodo službam omogočili sprejemanje ozaveščenih odločitev in sprejemanje ustreznih ukrepov, medtem ko bodo slabi podatki vodili do slabih rezultatov in nenehno zmanjševali uspešnost.
