Si estas herramientas son tan prometedoras, ¿por qué no están lo suficientemente extendidas? El informe señala cuatro principales obstáculos, y lo más mencionado por los socios es el volumen de datos . Estas tecnologías generan enormes volúmenes de información a guardar y procesar. Pensemos, por ejemplo, que las cámaras de fototrampeo pueden tomar miles de fotografías que después deben identificarse, guardarse e integrarse en bases de datos locales o regionales más amplias.
Un segundo obstáculo radica en la escasa disponibilidad de algunos tipos de datos . Esto ocurre, por ejemplo, cuando se quiere identificar una especie a partir del ADN ambiental de una muestra de agua o de suelo. Si la base de datos todavía no contiene secuencias de ADN de referencia para ese grupo de especies, no será posible identificarla de forma fiable.
El tercer obstáculo para su despliegue son los costes iniciales para implementar las tecnologías . Las redes de sensores, por ejemplo, se componen de muchos aparatos repartidos por el territorio, por lo que el gasto crece en cada punto de medida. Sin embargo, estas tecnologías pueden comportar menores gastos operativos y de mantenimiento a largo plazo, al tiempo que amplían la capacidad de recoger datos de biodiversidad en el espacio y el tiempo.
Por último, las dificultades técnicas y la falta de formación son también obstáculos que pueden frenar la implantación de estas tecnologías. En el caso de la bioacústica, por ejemplo, el análisis y la interpretación de los datos sonoros siguen siendo un reto que se intenta afrontar con el uso de la Inteligencia Artificial, lo que pone de manifiesto la necesidad de reforzar la formación y capacitación del personal que los utiliza.