Sebuah sistem informasi atau teknologi tidak berhenti saat diluncurkan; ia butuh pemeliharaan server, perbaikan bug, dan pembaruan arsitektur. Riset kampus biasanya kehilangan pendanaan dan sumber daya manusia (karena mahasiswa lulus) segera setelah sidang akhir selesai.

Regulasi mengenai siapa yang memiliki hak paten dan royalti—apakah dosen, mahasiswa, kampus, atau mitra industri—sering kali rumit dan tidak transparan, sehingga membuat industri enggan berinvestasi.

Banyak algoritma atau purwarupa berjalan sempurna di dalam lingkungan laboratorium atau localhost. Namun, ketika dihadapkan pada arsitektur web berskala besar dengan ribuan pengguna aktif, sistem tersebut gagal beroperasi secara stabil.

Dalam riset kecerdasan buatan atau machine learning, peneliti sering kali terpaksa menggunakan data publik yang rapi (seperti dari Kaggle). Saat model tersebut diuji menggunakan data lapangan yang kotor dan tidak terstruktur (misalnya data visual limbah yang bertumpuk), akurasinya menurun drastis.

Banyak penelitian dirancang hanya berdasarkan asumsi akademis tanpa validasi dari praktisi lapangan. Ketika riset selesai, industri merasa solusi tersebut tidak relevan dengan kebutuhan bisnis mereka.

Dunia industri bergerak sangat cepat dan menuntut solusi instan. Sebaliknya, ritme riset kampus sering kali lambat karena harus melewati birokrasi proposal, seminar, hingga revisi berbulan-bulan yang membuat teknologi keburu usang saat selesai.