أكبر عقبة: يجب على المستخدمين مشاركة البيانات بشكل نشط. لبناء الذكاء الاصطناعي للصحة الجيدة، تعتبر بيانات المستخدم أصلًا بالغ الأهمية لـ @sleepagotchi. لكن بيانات النوم ليست مثل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي؛ فالمستخدمون يحتاجون إلى ارتداء الجهاز القابل للارتداء والحفاظ على العادة لفترة كافية. إن ساعة Apple وOura وWHOOP وFitbit جميعها جزء من أنظمتها البيئية الخاصة، لذا تعتمد Sleepagotchi على أذونات الوصول لكل منصة. إيقاف الأذونات أو التوقف عن ارتداء الجهاز يمكن أن يُعطل تدفق البيانات. المشكلة التالية هي الموافقة: كلما زادت كمية بيانات الصحة المجمعة، زادت متطلبات الخصوصية والشفافية. لذلك، تتمثل تحدي Sleepagotchi ليس فقط في جمع البيانات، بل في استمرارية البيانات + ثقة المستخدم. لبناء ذكاء اصطناعي للصحة الجيدة على المدى الطويل، يحتاجون إلى تحويل مشاركة البيانات إلى تجربة ذات قيمة واضحة للمستخدمين.