고품질 데이터 확보를 위한 자동화된 데이터 선별 기법의 한계는 다양하다. 첫째, 자동화된 선별 기법은 데이터의 복잡성과 다양성을 충분히 고려하지 못할 수 있다. 특히 프로그래밍 언어의 다양성과 특수성을 고려하지 않을 경우 모델의 성능에 영향을 줄 수 있다. 둘째, 자동화된 선별 기법은 데이터의 문맥을 완전히 이해하지 못할 수 있어서 모델이 실제 환경에서 적합한 결과를 내놓지 못할 수 있다. 마지막으로, 자동화된 선별 기법은 데이터의 품질을 평가하는 주관적인 측면을 고려하지 못할 수 있어서 모델이 실제 상황에서 필요한 품질의 데이터를 확보하지 못할 수 있다.