即使是资金充足、人员配备完善的团队，在人工智能项目中也会遇到可预见的障碍，提前了解这些挑战有助于团队提前做好规划，避免日后措手不及。

数据稀缺和质量问题仍然是常见的瓶颈。许多组织低估了模型可靠运行所需的干净、标记数据量，导致结果令人失望，并需要反复进行数据收集。

偏见和公平性问题既涉及伦理风险，也涉及法律风险。如果团队不积极主动地检测和纠正这些模式，基于历史数据训练的模型可能会继承并放大现有的偏见，例如不公平的贷款决策或歧视性的招聘建议。

计算成本可能迅速攀升，尤其对于需要专用GPU或TPU硬件的深度学习项目而言更是如此。大规模训练运行的云计算费用可能高达数万美元，因此成本管理是一项持续性的工作，而非一次性的预算编制。

模型可解释性在医疗保健和金融等受监管行业中面临挑战，因为利益相关者不仅需要了解决策结果，还需要理解模型做出特定决策的原因。复杂的深度学习模型通常被描述为“黑箱”，这导致监管机构或审计人员要求解释时产生摩擦。

人才短缺问题持续影响着许多组织，因为经验丰富的机器学习工程师和数据科学家相对于供应而言仍然供不应求，导致招聘成本上升和项目工期延长。

集成复杂性常常让那些过于关注模型性能而忽略模型如何实际融入现有软件系统、工作流程和用户界面的团队感到惊讶。

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