A mesterséges intelligencia ellentétben a hagyományos szoftverekkel egy nagyon fontos szempontból: meg kell tanulnia, hogyan kell elvégeznie a munkáját.
Ez kulcsfontosságú előnye a termék életciklusának, mivel ahelyett, hogy arra kellene várnia, hogy a kódoló varázslók manuálisan frissítsék alkotásaikat évente egyszer (vagy még ritkábban), maga a rendszer új eszközöket is felvehet, új funkciókat hozhat létre, és egyébként megváltoztathatja jobban megfelelnek a felhasználói igényeknek. A hátránya természetesen az, hogy néhány AI program biztosítja a legjobb repülési teljesítményt közvetlenül a dobozból; csak folyamatos használat útján fogják megérteni, mi várható el tőlük és hogyan lehet a legjobban elérni céljaikat.
Ebben a fejlődésben kulcsfontosságú tényező az adatok, amelyeknek az AI-vezérelt rendszerek ki vannak téve. A helyesen kondicionált és a megfelelő összefüggésben elhelyezkedő, jó adatok lehetővé teszik a szolgálatok számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak és megfelelő intézkedéseket hozzanak, míg a rossz adatok rossz eredményekhez vezetnek, és folyamatosan csökkenő teljesítményt eredményeznek.
