প্রথম চিহ্নিত প্রবণতাটি হল অবিরাম শিক্ষা, যা পূর্বে অর্জিত জ্ঞান না হারিয়ে AI মডেলগুলিকে নতুন তথ্য এবং দক্ষতা শিখতে সক্ষম করার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে। এই সমস্যাটি "catastrophic forgetting" নামে পরিচিত, যা ঐতিহ্যগতভাবে পুরানো এবং নতুন ডেটার সংমিশ্রণে মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিয়ে সমাধান করা হয়েছে। তবে, এই পদ্ধতিটি প্রায়শই ব্যয়বহুল, সময়সাপেক্ষ এবং জটিল, যা এটিকে অনেক সংস্থার জন্য দুর্গম করে তোলে।

ভেঞ্চারবিটের জন্য লেখা বেন ডিকসন উল্লেখ করেছেন যে AI ক্ষেত্রটি পরিপক্ক হচ্ছে এবং উদ্যোগগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে AI অগ্রগতি থেকে বাস্তব সুবিধা অর্জনের দিকে মনোনিবেশ করছে। এই পরিবর্তন AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির উৎপাদনকে সহজতর করে এমন কৌশলগুলির গবেষণাকে চালিত করছে।

ভেঞ্চারবিট রিপোর্টে জোর দেওয়া হয়েছে যে AI-এর অগ্রগতি আর কেবল একটি মডেলের বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে নয়, বরং এর চারপাশে কীভাবে সিস্টেম তৈরি করা হয়েছে সে সম্পর্কে। চিহ্নিত চারটি প্রবণতা পরবর্তী প্রজন্মের এন্টারপ্রাইজ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি নীলনকশা হিসাবে কাজ করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

অবিরাম শিক্ষার প্রভাব কেবল দক্ষতার বাইরেও বিস্তৃত। AI সিস্টেমগুলিকে ক্রমাগত মানিয়ে নিতে এবং বিকশিত হতে দেওয়ার মাধ্যমে, তারা পরিবর্তনশীল পরিবেশ এবং ব্যবহারকারীর প্রয়োজনের প্রতি আরও বেশি প্রতিক্রিয়াশীল হতে পারে। এটি বিশেষত স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থনীতির মতো গতিশীল ক্ষেত্রগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে নতুন ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টি ক্রমাগত উদ্ভূত হচ্ছে।

ভেঞ্চারবিট রিপোর্টে চিহ্নিত অন্য তিনটি প্রবণতা উৎস উপকরণে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি।