Künstliche Intelligenz unterscheidet sich von herkömmlicher Software in einem sehr wichtigen Aspekt: Sie muss lernen, wie sie ihre Arbeit erledigt.
Dies bietet einen entscheidenden Vorteil für den Produktlebenszyklus: Anstatt darauf zu warten, dass Codierungsassistenten ihre Kreationen einmal pro Jahr (oder noch seltener) manuell aktualisieren, kann das System selbst neue Tools hinzufügen, neue Funktionen erstellen und sich anderweitig ändern Benutzeranforderungen besser erfüllen. Der Nachteil ist natürlich, dass nur wenige KI-Programme sofort Spitzenleistungen erbringen. Nur durch ständigen Gebrauch werden sie verstehen, was von ihnen erwartet wird und wie sie ihre Ziele am besten erreichen können.
Ein Schlüsselfaktor für diese Entwicklung sind die Daten, denen KI-gesteuerte Systeme ausgesetzt sind. Gute Daten, die ordnungsgemäß konditioniert und in den richtigen Kontext gestellt werden, ermöglichen es den Diensten, fundierte Entscheidungen zu treffen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, während schlechte Daten zu schlechten Ergebnissen führen und die Leistung stetig verringern.
