Principales desafíos del procesamiento de documentos en 2025 (y cómo solucionarlos con automatización)

Puntos clave

• Las limitaciones del OCR siguen siendo el principal cuello de botella en el procesamiento de documentos. Incluso los motores más avanzados tienen dificultades ante texto manuscrito, malas digitalizaciones o fuentes estilizadas, lo que puede provocar que hasta un 36% de los datos clave no se extraigan si no se usan técnicas mejoradas de análisis.
• Las plantillas rígidas fallan fácilmente ante cambios en el formato del documento. Plataformas de análisis impulsadas por IA, como Parseur, ofrecen soluciones híbridas capaces de adaptarse dinámicamente a los cambios de diseño, reduciendo así interrupciones en el flujo de trabajo y costoso retrabajo.
• Los campos críticos pueden perderse debido a etiquetas inconsistentes o lógica de extracción demasiado dependiente de la posición en lugar del contexto. Utilizar extracción basada en IA y consciente del contenido mejora el reconocimiento de campos a través de diferentes tipos de documentos.

Automatizar el procesamiento de documentos puede ahorrar horas de trabajo manual y mejorar drásticamente la precisión. Pero, como han descubierto muchos equipos, no siempre el camino es sencillo.

Errores de OCR, plantillas rotas e integraciones que fallan pueden descarrilar incluso los flujos de trabajo de automatización más prometedores.

Una estadística relevante de File Center señala que los desafíos comunes en la gestión de documentos se citan en un informe de 2025 de M-Files, tal como se menciona en FileCenter.com. Dicho informe revela que el 66% de las empresas experimentan dificultades importantes con la aprobación y revisión de documentos, sobre todo debido a procesos manuales y firmas en papel que ralentizan los flujos de trabajo y complican la colaboración. Esto ejemplifica cómo los flujos documentales rotos o ineficientes siguen siendo un obstáculo clave para el éxito de la automatización y la eficiencia operativa.

¿La buena noticia? La mayoría de los problemas tienen soluciones claras y manejables una vez sabes dónde buscar.

En este artículo, recorremos cinco de los desafíos más comunes en la gestión de documentos. Para cada uno, te explicaremos qué ocurre, por qué sucede y cómo solucionarlo eficientemente. Obtendrás recomendaciones prácticas que podrás aplicar de inmediato y verás reducir dolores de cabeza a largo plazo.

Si todavía estás aprendiendo lo básico, revisa nuestra guía: ¿Qué es el procesamiento de documentos?

Desafío 1: Salida de OCR inexacta

El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una de las tecnologías sobre las que se construye la automatización documental. Permite que tu sistema pueda "leer" papeles escaneados y convertirlos en datos estructurados. Pero aunque el OCR es potente, a menudo no está a la altura en la vida real. Cuando la herramienta interpreta mal un documento, el resultado es una cadena de errores, demoras y trabajo manual adicional.

Muchas empresas asumen que el OCR convertirá perfectamente cualquier documento escaneado en datos utilizables. En realidad, incluso las herramientas más avanzadas siguen teniendo dificultades cuando los documentos están borrosos, inclinados o llenos de fuentes inusuales o anotaciones manuscritas. Lo que parece legible al ojo humano puede convertirse en un batiburrillo de símbolos, secciones perdidas o líneas distorsionadas tras pasar por un motor OCR.

Problema:

Las herramientas OCR devuelven con frecuencia texto ilegible, caracteres faltantes o formatos mal estructurados. Esto puede incluir símbolos extraños, secciones ausentes del documento o campos desalineados que interrumpen el procesamiento posterior.

Causas raíz:

• Escaneos de baja calidad. Los motores de OCR tienen dificultades con documentos borrosos, de baja resolución o inclinados, especialmente si hay sombras o ruido de fondo.
• Fuentes poco comunes o estilizadas. Las tipografías decorativas o inusuales confunden a los sistemas de OCR estándar, entrenados casi siempre en fuentes simples.
• Manuscritos, sellos y anotaciones. La mayoría de las herramientas OCR ofrecen resultados pobres con manuscritos o cualquier contenido que no siga patrones de impresión digital regular.

Soluciones:

• Preprocesa tus imágenes. Mejora la calidad de los escaneos ajustando el tamaño, corrigiendo el contraste o rotando la imagen; esto puede aumentar notablemente el desempeño del OCR.
• Utiliza motores de OCR más avanzados. Herramientas como Parseur y Tesseract mejoran el reconocimiento, especialmente al combinarse con plataformas inteligentes como Parseur, que potencian el OCR con IA integrada.
• Entrena tu sistema con los diseños esperados. Facilitar contexto sobre los tipos de documentos o estructuras típicas mejora la capacidad de reconocimiento de patrones y reduce errores.

Los sistemas modernos de OCR logran una precisión alrededor del 80-85% en documentos bien impresos. Sin embargo, la precisión puede caer drásticamente con documentos manuscritos o de baja calidad, con la media de precisión para escritura manual en solo un 64%. Esta variabilidad en la calidad del OCR sigue siendo un desafío importante que puede interrumpir flujos automatizados y requerir correcciones manuales, como apunta Octaria.

En última instancia, tu OCR será tan bueno como los documentos que le proporciones. Invertir en mejores escaneos, mejores herramientas y técnicas de preprocesamiento aumentará la precisión y reducirá las correcciones manuales.

Desafío 2: Las plantillas fallan cuando cambia el formato

Las plantillas funcionan bien cuando los documentos son consistentes. Permiten una extracción rápida y precisa con mínima configuración, especialmente en formatos recurrentes como facturas, recibos u órdenes de entrega. Pero en operaciones reales, el formato de los documentos cambia a menudo sin aviso. Un proveedor puede mover una columna, renombrar una etiqueta o reordenar campos, y tu confiable plantilla deja de funcionar.

Hasta el cambio más pequeño puede provocar un fallo total en la extracción. En vez de un flujo fluido, los equipos se ven obligados a pausar la automatización y ajustar manualmente las reglas bajo presión.

Problema:

Una plantilla válida un día deja de extraer datos cuando un proveedor modifica el diseño o el orden de los campos.

Causas raíz:

• Las plantillas estáticas dependen de posiciones exactas. Si la estructura cambia levemente, el extractor no encuentra los campos correctos.
• Las reglas manuales son frágiles. Las reglas fijas sirven para diseños específicos, pero no aguantan actualizaciones frecuentes, especialmente cuando procesas documentos de muchos orígenes.
• Sin flexibilidad de diseño. La mayoría de los sistemas basados en reglas no ofrecen lógica alternativa ni detección adaptable de campos.

Soluciones:

• Pasa a la extracción híbrida o impulsada por IA. Estos sistemas detectan los datos por contenido, etiquetas o contexto, no solo por la ubicación.
• Emplea campos flexibles o zonas inteligentes. Se ajustan dinámicamente cuando el texto se desplaza o varía el espaciado entre documentos.
• Usa plataformas como Parseur. Combina plantillas con IA para reconocer patrones de campos; si el diseño cambia, tu flujo no se rompe.

Accenture, una de las consultoras más grandes del mundo, procesa más de medio millón de facturas anuales y experimentó importantes fallos por incompatibilidades de plantillas en su sistema interno de facturación. Hasta el 30% de las solicitudes de facturas no se procesaban correctamente en la primera iteración por problemas con la plantilla.

Cuando las plantillas fallan, los equipos pasan horas resolviendo y reprocesando documentos. Esto genera retrasos, pérdida de productividad y desconfianza en la automatización. Adoptar estrategias más adaptables asegura que tu sistema siga funcionando aunque los documentos cambien de aspecto.

Desafío 3: Extracción de datos incompleta o inconsistente

Incluso si los documentos se leen correctamente, extraer de manera homogénea los campos correctos sigue siendo habitual fuente de problemas. Los errores suelen aparecer cuando:

• Las etiquetas de campo varían entre documentos (por ejemplo, “Importe a pagar” vs “Total”)
• Los datos aparecen en varios contextos
• Las reglas dependen de lógica estructural frágil

Esto provoca lagunas, clasificaciones incorrectas o registros mal emparejados, especialmente en industrias como logística, seguros o finanzas, donde hay mucha diversidad en formularios.

Causas raíz:

• El extractor no sabe qué capturar. Puede que el OCR lea el texto correctamente, pero si la herramienta de análisis no está configurada para capturarlo, se ignora.
• Inconsistencia en etiquetas. Los documentos usan distintas etiquetas para un mismo campo (por ejemplo, “Cliente”, “Comprador” o “Destinatario”), lo que puede confundir a los extractores basados en reglas.
• Variaciones en el diseño. Si el campo no está en la posición usual o aparece mezclado con contenido no relacionado, las reglas tradicionales pueden pasarlo por alto.

Soluciones:

• Mapea etiquetas alternativas manualmente. Asegúrate de que el extractor reconoce todas las variantes de nombres de campos clave.
• Utiliza extracción basada en IA o palabras clave. Así, el sistema identifica campos según contenido y contexto, sin depender solo de posiciones estrictas.
• Añade lógica de detección de respaldo. Configura alertas o revisiones manuales cuando la confianza en la extracción caiga bajo un umbral seguro, garantizando supervisión humana si es necesario.
• Busca plataformas que combinen análisis por IA con reglas de respaldo, asegurando que incluso los formatos inconsistentes puedan interpretarse correctamente.

Si te encuentras corrigiendo o reprocesando documentos a menudo, es señal de que tu configuración necesita mejoras. Con un reconocimiento más inteligente y validaciones adecuadas, estos errores pueden reducirse mucho, liberando a tu equipo de controles manuales constantes.

Desafío 4: Fallos de integración o ausencia de entrega de datos

Este es uno de los problemas más frustrantes para equipos que dependen de la automatización para enviar información a herramientas como hojas de cálculo, CRMs o plataformas contables. Todo parece funcionar, hasta que deja de hacerlo.

El proceso de extracción puede terminar bien, pero si el paso final falla, el flujo completo se rompe. Sea por un fallo en el webhook, un error en la API o un problema en la plataforma automatizada, el resultado es el mismo: datos perdidos y retrocesos manuales.

Problema:

Los datos se extraen correctamente, pero no llegan a su destino, como una hoja de cálculo, base de datos o app conectada.

Causas raíz:

• URLs de webhook mal configuradas o incorrectas que evitan la entrega automática
• Errores en conectores de terceros como Zapier o Make, donde tareas pueden omitirse o perderse
• Problemas de API: límites de uso, formatos incorrectos de los datos o tokens caducados
• Tiempos de espera (timeouts) en los webhooks

Soluciones:

• Prueba todo tu flujo de integración usando documentos de ejemplo antes de ponerlo en marcha para asegurar que todo está mapeado y se entrega correctamente.
• Elige herramientas con lógica de reintento y monitorización de entregas, como Parseur, que puede reenviar entregas fallidas automáticamente.
• Configura sistemas de respaldo, como alertas por email o seguimiento del estatus de webhooks, para que el equipo se entere cuando algo falla.

Según IRJMets, 1.240 implementaciones de automatización documental en industrias como salud, finanzas y manufactura revelan que el 41,7% de todos los fallos de integración en sistemas empresariales se deben a inconsistencias de formato documental y errores en la transformación de datos durante la transferencia entre sistemas.

Las integraciones fallidas rompen la conexión entre extracción y uso de los datos. Esto obliga a equipos a localizar información faltante, reprocesar documentos manualmente y hacer dobles comprobaciones, reduciendo el valor del pipeline automatizado.

Desafío 5: Seguridad y cumplimiento normativo

Las industrias reguladas (por ejemplo, salud, banca, logística) requieren controles estrictos sobre cómo se almacenan, transportan y accede a los datos. Utilizar herramientas que no cumplen con GDPR, HIPAA o SOC 2 expone a la empresa a riesgos legales y de reputación.

Un mal manejo de documentos con datos personales (PII), información sanitaria o financiera puede traducirse en graves consecuencias legales y reputacionales. Los equipos necesitan garantías de que sus herramientas cumplen estándares sólidos de seguridad y normativas.

Problema:

Tu equipo duda a la hora de cargar o procesar documentos sensibles usando herramientas automáticas, por preocupación sobre la privacidad, almacenamiento en la nube y cumplimiento legal.

Causas raíz:

• Incertidumbre sobre dónde se almacenan los datos y si están cifrados
• Falta de visibilidad sobre certificaciones del proveedor o la seguridad de la infraestructura
• Requisitos regulatorios concretos (GDPR, HIPAA, CCPA) que exigen protocolos estrictos de gestión de datos

Soluciones:

• Usa plataformas de gestión documental con nube certificada y segura, como cumplimiento SOC 2, ISO 27001 o HIPAA.
• Asegúrate de que la herramienta aplica cifrado extremo a extremo tanto en tránsito como en almacenamiento, y control de acceso granular.
• Elige soluciones con alojamiento regional para cumplir normativas locales de soberanía de datos (por ejemplo, solo alojamiento en UE o EE.UU.)
• Opta por plataformas como Parseur, que ofrece alta fiabilidad (99,99% uptime), mecanismos de reintento de entrega y prácticas de seguridad transparentes.

En 2024, el informe de IBM sobre el coste de brechas de datos encontró que el coste medio mundial de una brecha de datos llegó a los 4,88 millones de dólares, lo que supone un incremento del 10% respecto al año anterior, el mayor aumento año tras año desde la pandemia. Este salto subraya el aumento de riesgos financieros por una protección de datos insuficiente y refuerza la importancia de que las organizaciones que implementan automatización documental prioricen medidas sólidas de seguridad y cumplimiento.

Desafío 6: Resistencia al cambio

Incluso con las mejores herramientas de automatización, la adopción depende en última instancia de las personas. Si tu equipo no confía o no entiende el nuevo sistema, seguirá usando los métodos antiguos aunque sean menos eficientes. La resistencia al cambio es una reacción natural, sobre todo cuando la automatización parece una amenaza o una molestia más que una ayuda.

Problema:

A pesar de implementar un sistema de gestión documental automatizado, los empleados siguen ingresando datos manualmente o reenviando correos. Esto ralentiza el retorno de inversión, genera inconsistencias y deja la automatización infrautilizada.

Causas raíz:

• Falta de participación: El personal no fue consultado o involucrado en la implantación, así que no se siente parte.
• Miedo por la seguridad laboral: Muchas veces se malinterpreta la automatización como un reemplazo en vez de una ayuda.
• Falta de formación: Los equipos pueden no saber usar la herramienta o no entender por qué es mejor que el proceso anterior.
• Fatiga por las herramientas: Si soluciones previas eran complejas o poco fiables, la gente puede mostrarse reacia a intentarlo de nuevo.

Soluciones:

• Involucra a los miembros del equipo desde el principio en la planificación y pruebas, recabando su aportación y logrando su compromiso. Si los usuarios ayudan a definir el flujo, es más probable que lo adopten.
• Ofrece demostraciones, formación y acompañamiento adaptados a cómo cada rol interactúa con los documentos. Haz que aprender sea fácil y no intimidante.
• Replantea la automatización como un asistente, no una amenaza; se encarga del trabajo repetitivo y libera tiempo para tareas de mayor valor como el análisis o la resolución creativa de problemas.
• Celebra pequeños logros: Muestra cómo la automatización resolvió un problema, ahorró tiempo o evitó errores. Comparte ejemplos reales para generar confianza y arraigar el cambio.
• Diseña pensando en la usabilidad: Elige herramientas con interfaces limpias, instrucciones claras y soporte eficaz. Una mala experiencia de usuario genera más resistencia que la propia tecnología.

La adopción no ocurre de la noche a la mañana. Requiere paciencia, comunicación y refuerzo constante. Pero cuando tu equipo vea que la automatización les facilita el trabajo, estarán mucho más abiertos al cambio.

Superar los desafíos del procesamiento documental empieza por la base adecuada

La automatización del procesamiento documental promete operaciones más ágiles, menos errores y flujos escalables, pero solo si se afrontan los desafíos habituales de frente. Limitaciones del OCR, plantillas rígidas, fallos de integración y preocupación por el cumplimiento pueden erosionar silenciosamente la eficiencia esperada.

¿La buena noticia? La mayoría de estos obstáculos no son callejones sin salida tecnológicos; son señales para modernizar tu enfoque.

Soluciones como Parseur están diseñadas para superar estos retos combinando análisis impulsado por IA, plantillas flexibles, integraciones sencillas y seguridad de nivel empresarial en una única plataforma. Ya sea que proceses facturas, contratos o documentos logísticos, Parseur te ayuda a convertir la complejidad en claridad, sin código ni mantenimiento constante.

Preguntas frecuentes

Aquí tienes las preguntas más habituales sobre el procesamiento de documentos.

¿Por qué mi OCR falla frecuentemente?

El OCR suele fallar por la baja calidad de los escaneos, fuentes poco habituales o textos manuscritos. Imágenes de mala resolución, sombras e inclinaciones pueden confundir los motores de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Para mejorar los resultados, utiliza escaneos más claros, realiza preprocesamiento de imágenes y opta por herramientas avanzadas de OCR que incluyan mejoras basadas en IA.

¿Por qué obtengo extracciones de datos inexactas?

Las inexactitudes suelen ocurrir cuando las plantillas dependen demasiado de formatos exactos. Si una etiqueta de campo se mueve o cambia ligeramente, la herramienta puede no detectarla. La extracción también puede fallar cuando se gestionan documentos de múltiples fuentes y tipos diversos. Cambiar a un análisis basado en el contexto y utilizar zonas inteligentes puede ayudar a mitigar estos problemas.

¿Cómo solucionar plantillas de documentos que dejan de extraer datos?

Empieza comprobando si ha cambiado el formato o disposición del documento. Si es así, actualiza la plantilla o considera un enfoque híbrido que utilice IA para identificar campos según el contexto. Herramientas como Parseur ofrecen extracción adaptativa que combina plantillas con aprendizaje automático, haciéndolas más resistentes a pequeños cambios en el diseño.

¿Las herramientas de automatización pueden garantizar seguridad y cumplimiento normativo?

Sí, pero no todas las herramientas ofrecen lo mismo. Busca plataformas con infraestructura en la nube segura, cifrado y alojamiento de datos regional. Certificaciones como SOC 2 e ISO ayudan a asegurar el cumplimiento con GDPR, HIPAA y otros estándares. Parseur ofrece automatización segura con 99,99% de disponibilidad y controles de acceso.

Última actualización el 1 de agosto de 2025