La inteligencia artificial es diferente al software tradicional en un aspecto muy importante: tiene que aprender a hacer su trabajo.
Esto proporciona un beneficio clave para los ciclos de vida del producto, ya que en lugar de tener que esperar a que los asistentes de codificación actualicen manualmente sus creaciones una vez al año (o incluso con menos frecuencia), el sistema en sí puede agregar nuevas herramientas, crear nuevas funciones y, de lo contrario, modificarse satisfacer mejor los requisitos del usuario La desventaja, por supuesto, es que pocos programas de IA proporcionarán un rendimiento de primer nivel desde el primer momento; solo a través del uso continuo llegarán a comprender lo que se espera de ellos y la mejor manera de lograr sus objetivos.
Un factor clave en esta evolución son los datos a los que están expuestos los sistemas impulsados por IA. Los buenos datos, debidamente condicionados y ubicados en el contexto correcto, permitirán que los servicios tomen decisiones informadas y tomen las medidas apropiadas, mientras que los malos datos conducirán a malos resultados y disminuirán constantemente el rendimiento.
