Análise abrangente identifica cinco armadilhas recorrentes que explicam a taxa de falha de 85% em projetos de ML: seleção incorreta do problema, problemas de qualidade de dados, lacuna entre modelo e produto, incompatibilidade offline-online e impedimentos não técnicos, com soluções acionáveis para profissionais.