Ang artipisyal na katalinuhan ay hindi katulad ng tradisyonal na software sa isang napakahalagang aspeto: Kailangang malaman kung paano gawin ang trabaho.
Nagbibigay ito ng isang pangunahing benepisyo para sa mga siklo ng buhay ng produkto sa halip na maghintay para sa mga coding ng mga wizards na mano-mano ang pag-upgrade ng kanilang mga likha isang beses bawat taon (o kahit na mas madalas), ang system mismo ay maaaring magdagdag ng mga bagong tool, lumikha ng mga bagong tampok at kung hindi man mabago ang sarili nito mas mahusay na masiyahan ang mga kinakailangan ng gumagamit. Ang downside, siyempre, ay ang ilang mga programa ng AI ay magbibigay ng top-flight na pagganap sa labas ng kahon; sa pamamagitan lamang ng patuloy na paggamit ay mauunawaan nila kung ano ang inaasahan sa kanila at kung paano pinakamahusay na makamit ang kanilang mga layunin.
Ang isang pangunahing kadahilanan sa ebolusyon na ito ay ang data na nakalantad sa mga sistema na hinihimok ng AI. Ang mabuting data, maayos na nakondisyon at inilagay sa tamang konteksto, ay magbibigay-daan sa mga serbisyo upang makagawa ng mga napagpapasyang desisyon at gumawa ng mga naaangkop na aksyon, habang ang masamang data ay hahantong sa mahinang mga resulta at patuloy na nababawasan ang pagganap.
