开源软件存在一些局限性，开发者和组织应予以考虑。虽然它提供了灵活性和成本节约，但不一致的支持、碎片化和安全风险等挑战可能会影响其在生产环境中的有效性。在采用开源解决方案之前，通常需要仔细评估这些局限性。
一个主要的局限性是缺乏有保障的支持。与商业软件不同，开源项目通常依赖于社区贡献，这可能导致错误修复或功能更新延迟。例如，如果维护人员不活跃或资源不足，某个小众库中的一个关键漏洞可能数周都得不到修补。虽然一些项目提供付费的企业级支持（例如，Red Hat 为 Linux 提供），但许多小型工具完全依赖于志愿者的努力。这给需要及时解决生产问题的团队带来了风险。一个显著的例子是 OpenSSL 中的 Heartbleed 漏洞，其维护资金不足导致了广泛的安全缺陷。
另一个挑战是碎片化和兼容性问题。开源生态系统通常存在相互竞争的分支（fork）或冲突的版本，需要额外的精力来集成组件。例如，Android 的开源模式导致了设备碎片化，迫使开发者需要在数十种操作系统变体上进行测试。类似地，TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习框架有时缺乏无缝互操作性，需要自定义粘合代码。这些不一致性会增加开发时间并产生长期的维护负担，尤其是在上游项目更改 API 或废弃功能而没有向后兼容性时。
最后，开源采用中会产生安全和责任问题。公开可访问的代码可能将漏洞暴露给恶意行为者，而且组织可能难以审计每一个依赖项。2021 年的 Log4j 漏洞表明，广泛使用的开源组件可能成为系统性风险。此外，处于受监管行业（例如医疗保健或金融）的公司可能面临合规性挑战，因为开源许可证通常不提供任何法律保证。例如，使用 GPL 许可的代码可能会无意中要求专有系统也开源，从而产生法律风险。这些因素使得实施针对开源使用的强大治理流程至关重要。