Un sondaggio commissionato da Parseur su 500 professionisti statunitensi coinvolti in flussi di lavoro ad alto volume di documenti rivela una sorprendente contraddizione: l'88% dei leader aziendali dichiara di essere molto o abbastanza fiducioso nell'accuratezza dei dati che alimentano i loro sistemi analitici e di IA, ma lo stesso 88% afferma di incontrare errori nei dati derivati dai documenti almeno occasionalmente. Questa “illusione di fiducia” indica che i rischi legati alla qualità dei dati sono diffusi e minano regolarmente analisi, previsioni e risultati ottenuti tramite IA.
Principali Evidenze:
- Fiducia vs realtà: L'88% afferma di avere fiducia nei propri dati, mentre l'88% riscontra anche errori nei dati derivati dai documenti almeno occasionalmente.
- Frequenza: Quasi il 69% degli intervistati afferma di riscontrare errori a volte, spesso o molto spesso.
- Principali fonti di errore: Fatture (31,8%), Ordini di acquisto (29,4%), Ricevute/Note spese (24,2%).
- Ambito: 500 professionisti statunitensi in operazioni, finanza, IT, servizio clienti e funzioni correlate (ruoli manageriali, direttivi e C-level).
Oltre i Numeri: Il Paradosso dei Dati dell'IA
Con l'accelerazione dell’adozione dell'IA nel 2026, il dibattito è passato dal se implementare l’IA a quanto potersi fidare dei dati su cui essa lavora. Molte aziende addestrano LLM (Large Language Models), adottano Generazione Assistita dal Recupero (RAG) e automatizzano le pipeline analitiche utilizzando i propri documenti interni come fonte principale di dati.
Tuttavia, questa rapida evoluzione evidenzia una contraddizione sostanziale.
Secondo una recente indagine Parseur su 500 professionisti statunitensi coinvolti in processi documentali complessi, le organizzazioni sono fiduciose nei propri dati, ma si imbattono regolarmente in errori.
Questa discrepanza definisce il divario di fiducia nei dati da documenti: il crescente scostamento tra la percezione di affidabilità dei dati e la loro qualità effettiva.
Il dato chiave? L’88% dei professionisti rileva errori nei dati documentali utilizzati nei flussi di lavoro di IA e automazione.
In questo articolo analizziamo i risultati della nostra indagine 2026, evidenziando le principali cause del divario di fiducia nei dati, i reali costi aziendali dei dati inaffidabili e le misure adottate dalle aziende più avanzate per assicurare che i sistemi di IA si basino su informazioni accurate e attendibili.
Perché è Importante: Impatti e Dimensioni Aziendali
I dati non accurati non sono solo un disturbo operativo: comportano conseguenze finanziarie, operative e strategiche concrete. Anche un semplice errore in un documento ad alto volume può propagarsi a tutti i livelli dell’organizzazione, generando report errati, previsioni fallaci e decisioni incorrette.
Oltre ai danni economici, gli errori nei dati rallentano le operazioni: portano a ritardi nella supply chain, rischi di compliance, insoddisfazione dei clienti e rilavorazioni inutili.
L’indagine Parseur 2026 mette in luce la reale portata di tali problematiche. In tutti i settori, i professionisti hanno identificato fatture (31,8%), ordini di acquisto (29,4%) e ricevute/note spese (24,2%) come le principali “aree sensibili” in cui si verificano errori durante la fase di acquisizione. Queste imprecisioni si riversano nei sistemi gestionali, nelle dashboard analitiche e nei modelli di IA, amplificando sia i costi diretti che quelli indiretti.
Principali dati quantitativi dell’indagine:
- Più di 6 ore a settimana: Una quota rilevante dei team dedica oltre sei ore settimanali a correggere o validare i dati estratti dai documenti, riducendo il ROI dell’automazione documentale.
- Il 28,6% degli intervistati segnala errori nei dati spesso o molto spesso, segno che si tratta di un problema persistente e diffuso.
- Il 48,7% dei professionisti si dichiara “molto fiducioso” nell’accuratezza dei dati che alimentano l’IA, nonostante la frequenza degli errori—a conferma del divario di fiducia.
- Gli impatti operativi includono previsioni errate, errori nei report finanziari, dispute, rilievi di compliance, perdita di ricavi e maggiore esposizione a frodi.
Ogni documento non validato può generare inefficienze sistemiche e rischi aziendali. Solo conoscendo l’esatta portata degli errori nei dati documentali, le organizzazioni possono dare priorità all'accuratezza alla fonte, strutturando flussi di validazione e adottando processi human-in-the-loop che tutelano sia i risultati dell’IA sia gli obiettivi business.
Perché Parseur ha Condotto Questa Indagine?
In Parseur, affianchiamo ogni giorno team che automatizzano processi documentali in ambito finance, operations, IT e customer service. Nonostante i grandi progressi dell’estrazione automatica e dell’IA, osserviamo sempre lo stesso punto critico: la fiducia crolla quando emergono errori nei dati che impattano dashboard, decisioni strategiche, previsioni e conformità.
Abbiamo voluto quantificare questa sfida, individuare dove nascono gli errori e come le organizzazioni stanno reagendo. L’obiettivo: fornire insight chiari su uno dei più grandi rischi nell’operatività guidata dall’IA—i dati documentali imprecisi.
La Verità dell’88%: Gli Errori Sono la Norma, Non l’Eccezione
Per misurare la portata del divario di fiducia nei dati documentali, abbiamo posto agli intervistati la domanda cruciale:
“Nei processi che prevedono estrazione, validazione o revisione di dati da documenti, riscontrate errori nei dati?”
I risultati sono stati inequivocabili.
- L’88% degli intervistati dichiara di imbattersi in errori almeno occasionalmente.
- Solo il 12% afferma che le proprie pipeline documentali sono completamente prive di errori.
Numeri che sottolineano un punto fondamentale: nonostante l’adozione crescente di OCR, parser IA e tecnologie di automazione, la variabilità dei documenti continua a ostacolare l’accuratezza. Differenze nei layout, formati, presenza di scrittura manuale, terminologia non standard e campi non strutturati rappresentano spesso i punti critici. Anche minimi errori—ad esempio un importo errato su una fattura, un numero d’ordine sbagliato o un cliente mal etichettato—possono danneggiare dashboard, modelli IA e processi decisionali a valle.
Questo ribadisce che l’automazione da sola non è una panacea. Senza supervisione, validazione e intervento umano, le pipeline IA rischiano di amplificare gli errori. L’indagine dimostra che le aziende devono vigilare, affrontando il divario di fiducia nei dati proattivamente per proteggere efficienza e strategia.
Quali Documenti Sono Più a Rischio di Errori?
Non tutti i documenti comportano lo stesso rischio di errore. Dalla nostra analisi emerge che i professionisti identificano principalmente:
- Fatture: 31,8%
- Ordini di acquisto: 29,4%
- Ricevute/note spese: 24,2%
Questi documenti presentano diversi fattori di vulnerabilità:
- Alto volume: Le aziende processano grandi moli di fatture, ordini d'acquisto e ricevute ogni anno; anche tassi di errore minimi si traducono in elevati impatti operativi e finanziari.
- Struttura complessa: Sono documenti che mescolano dati strutturati e campi testo libero, note o allegati—un mix che mette in difficoltà i sistemi di estrazione automatica.
- Impatto critico: Fanno da base per report finanziari, riconciliazione dei ricavi, gestione della supply chain e rapporti cliente/fornitore. Gli errori possono provocare pagamenti non dovuti, ritardi nelle consegne, problemi normativi o danni reputazionali.
Queste "zone di pericolo" documentali, se trascurate, possono amplificare errori a cascata in analytics, IA e processi di decision making, causando sia ostacoli operativi sia rischi finanziari.
Impatto Operativo Segnalato (qualitativo)
Gli intervistati collegano la presenza di errori nei dati documentali a: previsioni errate, problemi in report finanziari, contenziosi con clienti/fornitori, rilievi di audit, ritardi e maggiore esposizione alle frodi. Tali impatti sono spesso moderati o gravi.
Il Costo Nascosto: Ore Perse nella "Correzione"
Un dato particolarmente rilevante dalla survey è il costo umano prodotto dagli errori nei dati. Abbiamo chiesto: "Quante ore alla settimana il vostro team dedica alla correzione o revisione dei dati?"
Emergono due punti chiave:
- Molti team spendono oltre 6 ore settimanali nella sola attività di correzione dati.
- Questo lavoro archivia il ROI dell’automazione: anziché analizzare e decidere, figure qualificate (manager, IT, data manager) si trovano a fare i correttori di dati.
Quando l’Automazione Si Trasforma in “Lavoro di Correzione”
Benchè l'automazione dovrebbe ridurre il carico manuale, la realtà descritta dall’indagine è diversa.
Quando abbiamo chiesto quanto tempo occupa la correzione dei dati estratti ogni settimana:
- Il 38,1% ha indicato 1–3 ore
- Il 26,8% tra 4–6 ore
- Una quota significativa spende oltre 6 ore a settimana
Questa “tassa di correzione” esautora risorse chiave, costringendo professionisti qualificati a sacrificare impegni strategici per attività di revisione.
Invece di velocizzare i processi decisionali, pipeline difettose trasformano team manageriali, IT e finance in controllori qualità, erodendo il bilancio e gli obiettivi dell’automazione.
Dove Iniziano Gli Errori: I Documenti con il Più Alto Impatto
Non tutti i documenti sono ugualmente rischiosi. Quelli più problematici condividono:
- Alto volume di gestione
- Presenza di campi misti strutturati/testo libero
- Conseguenze dirette economiche/opetative
Gli errori su questi documenti generano pagamenti in eccesso, contenziosi, perdite di ricavi, rischi di compliance e ritardi.
Perché Esiste il Divario di Fiducia nei Dati
Abbiamo chiesto: "Quanto ti senti fiducioso nell’accuratezza dei dati derivati dai documenti?" Nonostante gli errori frequenti, quasi metà degli intervistati (48,7%) si dichiara molto sicura dei dati che alimentano sistemi di IA e analitica. Questa incongruenza mette in risalto il divario di fiducia nei dati: la distanza tra l’aspettativa di precisione dell’IA e la realtà.
Le cause di questo divario sono diverse:
1. Accuratezza Statistica vs Operativa
In processi mission-critical, anche il 99% di accuratezza significa comunque errori rilevanti. Una singola imprecisione su 100 può avere gravi conseguenze in settori come finance, compliance o auditing. Un aspetto spesso trascurato guardando solo alle metriche “macro” di performance IA.
2. Fiducia Eccessiva nell’IA Generica
Strumenti basati su modelli generici possono produrre errori interpretativi, specie su documenti complessi/non strutturati e senza validazioni o dati di riferimento. Questi errori, se non intercettati, si propagano e compromettono analytics e processi downstream.
3. Effetto “Scatola Nera”
La mancanza di trasparenza sull’origine degli errori peggiora la fiducia negli interi flussi dati e limita la capacità delle aziende di reagire tempestivamente.
4. Maggiore Consapevolezza tra Chi Gestisce il Rischio
I partecipanti più critici sulla qualità dei dati risultano essere coloro che gestiscono processi sensibili: IT, data specialist, dirigenti C-level. Questa consapevolezza riflette l’entità degli impatti potenziali degli errori sui processi core aziendali.
Impatto Strategico Evidenziato
Le conseguenze degli errori documentali superano le semplici scocciature:
- Perdite finanziarie: Errati pagamenti di fatture o ricavi mancati
- Rischi di compliance: Report inaccettabili in settori regolamentati come finanza e sanità
- Ritardi e inefficienze operative: Supply chain bloccate da ordini scorretti
Comprendere questi fattori consente a ogni organizzazione di strutturare workflow, regole di validazione e processi human-in-the-loop per ridurre il divario di fiducia nei dati e garantire risultati IA concreti e affidabili.
Impatto Aziendale: Conseguenze Tangibili
I partecipanti collegano gli errori nei dati documentali a risultati concreti, tra cui:
- Perdite eccessive e pagamenti non dovuti
- Report e previsioni difettose
- Criticità emerse da audit o ispezioni
- Contenziosi con clienti/fornitori
- Ritardi, perdite di ricavi ed esposizione alle frodi
Sono rischi concreti nella quotidianità di chi opera su documentazione — amplificati dall’IA su larga scala.
Superare il Divario: Il Vantaggio del Modello Human-in-the-Loop
Secondo i risultati dell’indagine, l’IA non basta.
Le aziende che colmano il divario di fiducia integrano workflow human-in-the-loop (HITL) unendo velocità dell'IA a competenza e controllo umano:
- Estrazione specializzata: Utilizzo di IA verticali (come Parseur) basate su dati di riferimento, più affidabili dei LLM generici.
- Regole di validazione: Applicazione di controlli precisi (esempio: “L’importo totale deve coincidere con la somma delle voci”).
- Revisione snella: In caso di dubbi, il sistema segnala il documento per revisione umana rapida, che trasforma un potenziale errore in dato validato.
Questo sistema trasforma il controllo umano in garanzia di precisione, facendo sì che l’IA lavori su dati realmente affidabili.
Metodologia
Il Sondaggio Parseur 2026 sui Dati dei Documenti si è svolto tra fine 2025 e inizio 2026 tramite QuestionPro. Erano coinvolti 500 professionisti statunitensi in ruoli documentali intensivi, dalle funzioni manageriali fino ai C-level.
Gli ambiti rappresentati sono IT, Finanza, Retail, Healthcare e Logistica. Il sondaggio ha analizzato l’accuratezza dei dati documentali, la fiducia negli stessi, l’adozione dell’IA e l’impatto operativo degli errori.
Il Futuro: Elimina gli Errori dai Dati che Nutrono l’IA
I sistemi di IA sono affidabili solo quanto i dati che ricevono. Con l’accelerazione dell’adozione, le organizzazioni che trascurano la qualità dei dati documentali rischiano di amplificare i problemi su larga scala.
Il segreto non è rinunciare all’IA, ma costruire fiducia nella pipeline dati.
Parseur permette alle aziende di superare il divario di fiducia nei dati documentali, offrendo automazione intelligente, validazione, trasparenza e precisione umana per garantire che la tua IA lavori solo su dati certi.
Pronto a colmare il divario di fiducia nei dati?
Non alimentare l’IA con dati imprecisi: scegli l’automazione documentale su cui puoi contare.
Altri Insight dal Sondaggio 2026
- Gli errori sono comuni e visibili: Il 39,4% dei rispondenti ha dichiarato di riscontrare a volte errori nei dati documentali (197 su 500) mentre il 28,6% sperimenta errori spesso o molto spesso, a conferma che il problema è sistemico.
- Tecnologia e finanza in testa: Il 43,4% degli intervistati opera in Tecnologia, seguito dal 23,2% in Finanza—settori dove la precisione dei dati è essenziale per decisioni, compliance e workflow guidati dall’IA.
- Adozione dell'IA ampia: Il 37,9% utilizza l’IA estensivamente su molti flussi, mentre un altro 31,4% la applica in workflow selezionati. Questo livello di adozione rende ancora più rilevante il controllo sulla qualità dei dati documentali.
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