在典型的 AI 应用程序开发过程中，数据是重中之重，因为创建良好的 AI 模型通常需要良好的数据。数据采购和准备是项目开发的一部分，可以是一个持续的过程。这是因为在整个开发过程中，AI 模型通常可以从更好或更多的数据中受益，以便进行迭代模型训练。传统软件生命周期的方法是使用一组针对预定义事件集的指令对 IT 应用程序进行编程。此后，IT 应用程序将利用其计算能力和其他资源来处理输入系统的数据。这与 AI 应用程序不同，AI 应用程序需要将大量数据输入到应用程序中，然后应用程序再处理所有数据，从而生成训练有素的模型或 AI 解决方案。然后使用这个训练有素的模型来解决新问题。开发和部署阶段之间通常存在持续的反馈循环，以及系统运行和 AI 生命周期监控以进行迭代改进，这与传统的软件开发生命周期不同。