Una encuesta encargada por Parseur a 500 profesionales estadounidenses que trabajan en flujos de trabajo intensivos en documentos revela una contradicción llamativa: el 88% de los líderes empresariales afirma confiar mucho o bastante en la precisión de los datos que alimentan sus sistemas de analítica e IA, pero ese mismo 88% informa haber detectado errores en los datos derivados de documentos al menos algunas veces. Esta "ilusión de confianza" demuestra que los riesgos por calidad de datos están ampliamente extendidos y erosionan de forma rutinaria el valor de la analítica, las proyecciones y los resultados generados por la IA.
Conclusiones clave:
- Confianza vs realidad: El 88% declara tener confianza en sus datos, aunque el 88% también indica encontrar errores en los datos derivados de documentos al menos en ocasiones.
- Frecuencia: Cerca del 69% de quienes respondieron encuentran errores a veces, a menudo o muy a menudo.
- Documentos que más errores generan: Facturas (31,8%), Órdenes de Compra (29,4%), Recibos/Reportes de Gastos (24,2%).
- Alcance: 500 encuestados de EE.UU. en operaciones, finanzas, TI, soporte al cliente y áreas afines, mayormente en cargos gerenciales y directivos.
Más allá de las cifras: la paradoja de los datos para la IA
Con la acelerada adopción de la IA en 2026, la discusión ha dejado de ser si usar IA para convertirse en qué tan confiables son los resultados obtenidos. Las empresas están entrenando grandes modelos de lenguaje (LLM), implementando Recuperación Aumentada por Generación (RAG) y automatizando pipelines de analítica utilizando documentos internos como principal fuente de datos.
Pero bajo el rápido avance tecnológico subyace una contradicción clave.
Según la nueva encuesta encargada por Parseur, los equipos muestran confianza en sus datos a pesar de hallar errores en ellos con regularidad.
Esta desconexión es lo que denominamos la brecha de confianza en los datos de documentos: la distancia creciente entre la percepción de confiabilidad de los datos y su calidad real.
¿El titular? Un abrumador 88% reporta haber encontrado errores en datos de documentos usados para alimentar flujos de trabajo de IA y automatización.
En este artículo profundizamos en los hallazgos de la encuesta 2026, identificando las raíces de la brecha de confianza en los datos derivados de documentos, los costes reales de operar con datos poco fiables y cómo las organizaciones líderes están tomando medidas para asegurar que sus sistemas de IA se construyan sobre información precisa y confiable.
Por qué importa: impacto y alcance en las empresas
Los datos incorrectos son mucho más que una simple molestia, ya que generan costes financieros, operativos y estratégicos palpables. Incluso una pequeña equivocación en un documento de alto volumen puede extenderse rápidamente por los sistemas y terminar en reportes imprecisos, proyecciones defectuosas y malas decisiones.
Más allá del ámbito financiero, los errores de datos causan fricción operativa: demoras en la cadena de suministro, riesgos de cumplimiento, clientes insatisfechos y retrabajos innecesarios, todo a raíz de entradas erróneas en documentos.
La encuesta Parseur 2026 revela la dimensión real del problema. Profesionales de casi todos los sectores ubicaron a facturas (31,8%), órdenes de compra (29,4%) y recibos/reportes de gastos (24,2%) como los "puntos críticos" donde los errores se introducen al capturar datos. Estos errores rara vez quedan aislados; se propagan a tableros de analítica, modelos de IA y flujos empresariales, elevando los costes tanto financieros como operacionales.
Principales datos destacados de la encuesta:
- Más de 6 horas por semana: Una parte significativa de los equipos dedica más de seis horas semanales a corregir o validar datos extraídos de documentos, reduciendo el ROI de la automatización.
- El 28,6% de los encuestados lidia con errores a menudo o muy a menudo, señal de que este reto es recurrente y persistente.
- El 48,7% de los participantes declara estar “muy confiado” en la precisión de los datos que alimentan la IA, pese a la frecuencia de errores, reflejando la peligrosa brecha de confianza.
- Los impactos más reportados incluyen pronósticos erróneos, fallas en informes financieros, disputas con clientes o proveedores, hallazgos de cumplimiento, pérdida de ingresos y un mayor riesgo de fraude.
Cada documento no revisado puede ser fuente de ineficiencias y riesgos. La clave para reducir la brecha en la confianza recae en priorizar la precisión en el origen, establecer procesos de validación y adoptar prácticas de revisión con intervención humana para asegurar la confiabilidad tanto en los resultados de IA como en las operaciones críticas del negocio.
¿Por qué Parseur realizó esta encuesta?
En Parseur colaboramos diariamente con equipos que automatizan procesos documentales en áreas como finanzas, operaciones, TI y atención al cliente. Si bien la extracción de información impulsada por IA ha avanzado notablemente, observamos que la confianza suele disminuir cuando surgen errores en paneles de analítica, pronósticos, resultados de IA o reportes regulatorios.
El propósito de esta encuesta fue cuantificar esa problemática, identificar los puntos de origen de los errores y resaltar cómo están respondiendo las empresas. Queremos aportar a los líderes una visión accionable sobre uno de los riesgos más subestimados del entorno digital impulsado por IA: los datos erróneos derivados de documentos.
El 88% como realidad: los errores son la norma, no la excepción
Para medir el tamaño de la brecha de confianza en los datos de documentos, preguntamos:
"En procesos donde extraes, validas o revisas datos provenientes de documentos, ¿experimentas errores de datos?"
Los resultados impactan:
- El 88% de los encuestados informó encontrar errores al menos ocasionalmente
- Solo el 12% reportó flujos de datos derivados de documentos completamente libres de errores
Esto revela una verdad profunda: pese a la proliferación de OCR, análisis con IA y otras tecnologías automatizadas, la variabilidad documentaria sigue limitando la precisión. Diferencias de formato, estructuras, escritura manual, terminología inconsistente o campos de texto libre provocan fallas frecuentes. Incluso errores menores como cantidades incorrectas, pedidos mal numerados o registros de clientes mal asignados pueden acumularse y afectar modelos de IA, cuadros de mando y la toma de decisiones.
La automatización, por sí sola, no es una solución mágica. Sin monitoreo, validación y supervisión humana, los flujos de IA pueden escalar errores en vez de mitigarlos. Es fundamental anticipar y enfrentar estos desafíos para proteger tanto la eficiencia operativa como la estrategia empresarial.
¿Cuáles documentos presentan más riesgo?
No todos los documentos tienen el mismo potencial de error. Pedimos a los encuestados de 2026 que señalaran los tipos de documentos que más suelen introducir datos incorrectos en los procesos de IA y analítica.
El patrón es claro:
- Facturas: 31,8% (la más señalada)
- Órdenes de compra: 29,4%
- Recibos/reportes de gastos: 24,2%
Estos documentos tienden a compartir varias características que los hacen más susceptibles a errores:
- Alto volumen: organizaciones procesan miles o millones de estos documentos al año; errores mínimos se traducen en un impacto significativo.
- Estructura compleja: mezclan datos estructurados y campos libres, lo cual dificulta la extracción automática precisa.
- Relevancia para decisiones críticas: inciden directamente en finanzas, cadena de suministro, facturación y experiencia del cliente. Los errores pueden generar sobrepagos, atrasos, incumplimientos o daños reputacionales.
En síntesis, estos documentos forman el "punto rojo" de riesgo para la IA empresarial. Omitir controles puede amplificar problemas en cada etapa, desde el análisis hasta la toma automatizada de decisiones, generando fricción operativa y riesgos financieros.
Impactos operativos reportados (cualitativos)
Errores en datos de documentos se asocian directamente con: pronósticos fallidos, reportes financieros equivocados, disputas con clientes/proveedores, problemas en auditorías y cumplimiento, retrasos operativos, pérdida de ingresos y mayor exposición al fraude. Muchos califican estos efectos como moderados o graves.
El coste oculto: horas invertidas en "arreglos"
Un hallazgo revelador es el coste en horas laborales que suponen estos errores. Consultamos: "¿Cuántas horas por semana dedica tu equipo a corregir o revisar datos?"
La evidencia muestra que la automatización no ha eliminado la intervención humana: simplemente la ha trasladado de la entrada de datos a la corrección, una labor frecuentemente repetitiva y frustrante.
- Conclusión: Muchos equipos dedican 6 o más horas semanales solo a corregir datos erróneos.
- Implicación: Este "impuesto de corrección" erosiona el ROI de la automatización y desvía a profesionales altamente calificados hacia tareas de control de errores que no deberían existir.
La automatización y el trabajo de corrección
Aunque la automatización debería reducir la carga manual, los datos de la encuesta muestran lo contrario.
Al preguntar el tiempo dedicado semanalmente a corregir o revisar los datos extraídos:
- 38,1% indicó gastar entre 1 y 3 horas
- 26,8% dedica de 4 a 6 horas
- Un grupo relevante pasa de 6 horas a la semana en revisiones
Surge así un verdadero "impuesto de corrección": líderes y expertos focalizan su día en verificar y enmendar resultados, debilitando el retorno real de la inversión en automatización.
Origen de los errores: documentos con mayor exposición
Los documentos más riesgosos presentan tres características comunes:
- Alto volumen de procesamiento
- Mezcla de campos estructurados y no estructurados
- Impacto financiero y operacional directo
Fallos en estos documentos suelen derivar en sobrepagos, disputas, pérdidas de ingresos, incidentes de cumplimiento y demoras operativas.
Causas de la brecha de confianza
A los participantes se les preguntó: "¿Qué nivel de confianza tienes en la precisión de los datos provenientes de documentos?" A pesar de la frecuencia de errores, cerca del 49% declara un nivel de confianza muy alto en los datos que alimentan la IA y la analítica. Esta desconexión pone de manifiesto la brecha de confianza: el desfase entre la expectativa de precisión y la realidad estocástica de los resultados.
Algunos factores que contribuyen a esta brecha:
1. Precisión estadística versus precisión de negocio
Para procesos críticos, incluso una precisión del 99% puede resultar insuficiente. Un solo error por cada 100 campos puede tener consecuencias serias en áreas como finanzas o cumplimiento, un detalle a menudo ignorado al medir solo métricas agregadas.
2. Dependencia excesiva de IA genérica
Modelos genéricos LLM pueden “inventar” o malinterpretar datos en documentos complejos o no estructurados y muchas veces carecen de validaciones contextuales robustas. Esto desencadena errores que se trasladan a resultados de IA y decisiones clave.
3. “Cajas negras” y falta de transparencia
Los usuarios rara vez pueden identificar el origen de los errores, lo que incrementa la incertidumbre y afecta la confianza durante todo el flujo de datos.
4. Conciencia del riesgo en perfiles clave
Quienes presentan mayor escepticismo sobre la calidad de los datos suelen ser los más cercanos al riesgo: TI, responsables de datos y altos directivos. Su perspectiva refleja la gravedad de los impactos en procesos críticos.
Impactos estratégicos identificados
Las consecuencias van más allá de las molestias menores, incluyendo:
- Pérdidas financieras: sobrepago de facturas u omisión de ingresos
- Riesgos de cumplimiento: informes incorrectos en sectores regulados
- Retrasos operativos: interrupciones en cadenas de suministro por errores en órdenes
Entender estos factores permite diseñar mejores procesos, reglas de validación y prácticas de revisión para cerrar la brecha de confianza y apoyar decisiones estratégicas confiables.
El impacto empresarial: más que una molestia
Las consecuencias de los errores en los datos extraídos de documentos son concretas e incluyen:
- Pérdidas económicas y sobrepagos
- Informes y pronósticos equivocados
- Observaciones en auditorías y problemas de cumplimiento
- Disputas con clientes y proveedores
- Retrasos y pérdida de ingresos
- Mayor riesgo de fraude
Estos no son peligros hipotéticos, sino realidades cotidianas acrecentadas por la automatización a escala.
Cerrar la brecha: el valor del humano en el circuito
Los datos revelan que la IA por sí sola no basta.
Las organizaciones que están superando la brecha de confianza lo hacen implementando flujos Human-in-the-Loop (HITL), que combinan la velocidad de la IA con la revisión y los controles humanos:
- Extracción fiable: IA especializada (como Parseur), basada en datos de referencia, supera a los LLM genéricos que pueden inventar información.
- Validación de reglas: Restricciones estrictas ("El total debe coincidir con la suma de los conceptos").
- Revisión inteligente: Si el sistema identifica poca confianza en ciertos datos, los marca para revisión humana inmediata, transformando un posible error en un dato verificado.
Este modelo convierte la revisión humana de cuello de botella en un blindaje de precisión, asegurando que los sistemas de IA se nutran únicamente con datos fiables.
Metodología
La Encuesta de Datos de Documentos Parseur 2026 se realizó a finales de 2025 a través de QuestionPro, reuniendo la opinión de 500 profesionales estadounidenses con roles intensivos en gestión documental, desde gerentes hasta ejecutivos C-suite.
Sectores representados: Tecnología, Finanzas, Retail, Salud y Logística. Se midieron niveles de precisión de datos, confianza declarada, grado actual de adopción de IA e impacto operativo de los errores en la organización.
Mirando al futuro: deja de alimentar la IA con datos de baja calidad
Los sistemas de inteligencia artificial solo pueden ser tan confiables como los datos que los nutren. Con la aceleración de su adopción, las empresas que descuiden la calidad de los datos documentales corren el riesgo de amplificar sus errores a gran escala.
La solución no es rechazar la IA, sino construir la confianza dentro del pipeline.
Parseur permite a las empresas cerrar la brecha de confianza en los datos documentales al combinar procesamiento inteligente, validación, total transparencia y revisión humana. Así, tu IA funcionará sobre certezas, no sobre suposiciones.
¿Listo para recuperar la confianza en tus datos?
Deja de alimentar a tu IA con datos erróneos y experimenta la automatización documental con la fiabilidad que tu negocio necesita.
Información adicional de la encuesta 2026
- El hallazgo de errores sigue siendo recurrente: El 39,4% de los encuestados reporta que a veces detecta errores en datos derivados de documentos (197 de 500). Un 28,6% extra dice hallarlos a menudo o muy a menudo, confirmando que las inexactitudes son un desafío operativo persistente.
- Tecnología y finanzas a la cabeza: El 43,4% de los encuestados proviene del sector tecnológico y 23,2% de finanzas; áreas donde la precisión es especialmente esencial.
- La adopción de IA ya está extendida: El 37,9% de los participantes utiliza IA de forma intensiva en muchos procesos, mientras que otro 31,4% la adopta para tareas específicas. Este nivel de implementación exacerba el posible impacto de los errores cuando la calidad de los datos no se gestiona adecuadamente.
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