O verdadeiro entrave pode estar na forma como os sistemas de IA atuais lidam com o aprendizado contínuo personalizado. Construir modelos adaptativos que evoluem com os fluxos de dados de utilizadores individuais parece simples em teoria, mas a complexidade de engenharia é substancial. O que é fascinante nos experimentos técnicos que realizei: treinar com conjuntos de dados massivos de tweets, com mecanismos adequados de aprendizagem contínua, desbloqueia insights verdadeiramente poderosos. A diferença entre modelos estáticos e sistemas de aprendizagem dinâmica é dramática. Se as equipas que desenvolvem algoritmos de linha do tempo conseguissem resolver este problema de otimização, ver-se-ia uma mudança qualitativa na forma como os feeds personalizados funcionam.