Principali Sfide del Document Processing nel 2025 (e Come Risolverle con l’Automazione)

Punti Chiave

• Le limitazioni dell’OCR restano uno dei principali colli di bottiglia nel document processing. Anche i motori avanzati fanno fatica con testo manoscritto, scansioni di bassa qualità o font particolari, rischiando di perdere fino al 36% dei dati chiave senza tecniche di parsing potenziate.
• I template rigidi si spezzano facilmente quando i formati dei documenti cambiano. Le piattaforme di parsing con intelligenza artificiale, come Parseur, offrono soluzioni ibride che si adattano ai cambi di layout, riducendo i blocchi nei workflow e la necessità di costose revisioni manuali.
• Campi critici possono andare persi a causa di etichette incoerenti o logiche di parsing troppo dipendenti dalla posizione più che dal contesto. L’uso di estrazione basata su IA consapevole del contenuto migliora l’individuazione dei campi su diversi tipi di documento.

Automatizzare il document processing permette di risparmiare ore di lavoro manuale e di migliorare la precisione. Tuttavia, molte aziende si scontrano con insidie inaspettate.

Dagli errori OCR ai template che non reggono fino a integrazioni fallimentari, le sfide del document processing possono inficiare anche le automazioni più promettenti.

Un dato significativo tratto da File Center riporta che le problematiche ricorrenti nella gestione documentale sono dettagliate in un report di M-Files del 2025, citato da FileCenter.com. Il report ha rilevato che il 66% delle aziende incontra notevoli difficoltà con le approvazioni e revisioni di documenti, principalmente a causa di processi manuali e cartacei di firma che allungano i workflow e complicano la collaborazione. Questo dimostra come flussi documentali inefficienti rappresentino ancora una barriera importante all’efficienza operativa e al successo dell'automazione.

La buona notizia? Nella maggior parte dei casi esistono soluzioni chiare e facilmente gestibili, una volta compreso dove intervenire.

In questo articolo trovi sei delle più comuni sfide nella gestione documentale. Per ognuna spiegheremo cosa succede, perché succede e come risolverla velocemente. Ne ricaverai consigli pratici da applicare subito, con meno sorprese e meno grattacapi a lungo termine.

Se sei alle prime armi, consulta la nostra guida: Cos’è il Document Processing?

Sfida 1: Risultati OCR Inaffidabili

L’OCR (Optical Character Recognition) è una delle basi dell’automazione documentale. Permette al tuo sistema di “leggere” documenti scannerizzati e trasformarli in dati strutturati. Tuttavia, l’OCR, seppur potente, spesso si scontra con limiti concreti. Se l’OCR interpreta male un documento, si genera una reazione a catena di errori, ritardi e lavoro manuale extra.

Molte aziende pensano che l’OCR trasformerà in modo impeccabile qualsiasi documento scannerizzato in dati. In realtà, anche i motori migliori si bloccano davanti a documenti sfocati, inclinati o ricchi di font insoliti o note scritte a mano. Ciò che per l’occhio umano è leggibile può diventare un miscuglio di simboli, parti mancanti o linee distorte dopo il passaggio nell’OCR.

Problema:

Gli strumenti OCR possono produrre testo confuso, perdere caratteri o restituire output con formattazione errata. Questo può includere simboli strani, dati mancanti o campi fuori posizione che bloccano l’elaborazione successiva.

Cause principali:

• Scansioni di qualità scadente. Gli engine OCR faticano con immagini sfocate, bassa risoluzione o fuori asse, soprattutto se sono presenti ombre o rumore di fondo.
• Font non convenzionali o stilizzati. Caratteri decorativi o insoliti confondono gli OCR, solitamente addestrati su font semplici.
• Scrittura a mano, timbri e annotazioni. Gran parte degli OCR hanno performance scarse sui testi scritti a mano o qualsiasi elemento fuori dagli standard tipografici digitali.

Rimedi:

• Pre-processa le immagini. Migliorare la qualità delle scansioni mediante ridimensionamento, correzione del contrasto o dell’orientamento può alzare drasticamente le prestazioni dell’OCR.
• Usa motori OCR più avanzati. Strumenti come Parseur e Tesseract offrono riconoscimenti migliori, soprattutto se integrati con piattaforme intelligenti come Parseur che arricchiscono l’OCR con l’IA.
• Addestra il sistema sulle strutture previste. Fornire informazioni sul tipo di documento o sulle sue strutture tipiche aiuta a ridurre gli errori.

Gli OCR moderni raggiungono circa l’80-85% di accuratezza su stampe chiare e pulite. Tuttavia, l’accuratezza cala sensibilmente su manoscritto o scansioni di scarsa qualità: il riconoscimento della scrittura a mano si ferma mediamente a circa il 64%. Questa variabilità nella qualità dell’output OCR è ancora una sfida significativa che può bloccare i workflow automatici e richiedere interventi manuali, come segnalato da Octaria.

In definitiva, l’OCR è affidabile quanto i documenti che gli fornisci. Investire in scansioni migliori, strumenti più robusti e pre-processing ti offrirà maggiore precisione e meno correzioni manuali.

Sfida 2: Template Fragili che Si Rompono con Cambi di Layout

I template sono ottimi se la struttura dei documenti rimane stabile. Consentono un’estrazione rapida e precisa con configurazioni minime, ideali per formati come fatture, ricevute o bolle di consegna ricorrenti. Nella pratica, però, i layout dei documenti cambiano di frequente e all’improvviso: un fornitore può spostare una colonna, cambiare un’etichetta o riordinare i campi — e il tuo template smette subito di funzionare.

Anche la minima modifica può portare a un blocco completo dell’estrazione. Il risultato è dover interrompere tutto e correggere i parametri manualmente, spesso in situazioni di urgenza.

Problema:

Un template che ieri funzionava improvvisamente smette di estrarre dati, a seguito di una variazione di layout o ordine dei campi da parte di un fornitore.

Cause principali:

• I template statici si basano su posizioni esatte. Se la struttura di un documento cambia anche solo di poco, il parser non trova più il campo giusto.
• Le regole manuali sono fragili. Le regole hard-coded valgono solo sui layout previsti e non riescono a gestire aggiornamenti frequenti, specie con documenti da molteplici fonti.
• Nessuna flessibilità sul layout. La maggior parte dei sistemi esclusivamente basati su regole non offre logiche di fallback o detection adattiva dei campi.

Rimedi:

• Passa a parsing ibrido o IA-driven. Questi sistemi individuano i campi tramite contenuti, etichette o contesto, non tramite posizioni fisse.
• Utilizza campi flessibili o smart zones. Questi si adattano in automatico ai movimenti di testo o variazioni di spazio.
• Considera piattaforme come Parseur. Miscela template e IA per riconoscere pattern di dati: così, anche se cambia il layout, l’automazione non si interrompe.

Accenture, una delle maggiori società di consulenza mondiali, processa più di mezzo milione di fatture clienti l’anno e ha subito numerosi blocchi nei suoi sistemi di automazione interna per rigidità nei template. Fino al 30% delle richieste di fatture falliva al primo tentativo a causa di incompatibilità nel template.

Quando i template si spezzano, i team sprecano ore a fare troubleshooting o reimmettere manualmente dati. Questo comporta ritardi, perdita di produttività e sfiducia nei confronti dell’automazione. Adottando strategie di parsing più adattive garantisci continuità ai tuoi workflow, anche quando i documenti prendono nuove forme.

Sfida 3: Estrazione Dati Parziale o Incoerente

Anche quando i documenti vengono letti, l’estrazione affidabile dei campi resta difficile. Gli errori tipici emergono quando:

• Le etichette dei campi variano tra documenti (“Importo dovuto” vs “Totale”)
• I dati appaiono in vari contesti
• Le regole di estrazione si basano su logiche troppo rigide

Questo causa dati mancanti, classificazioni errate o voci non corrispondenti, soprattutto nei settori dove la varietà dei formati è alta (logistica, assicurazioni, finanza).

Cause principali:

• Il parser non sa cosa deve estrarre. L’OCR può leggere il testo, ma se lo strumento di parsing non è istruito a catturarlo, il dato viene ignorato.
• Incoerenza nelle etichette. Documenti diversi usano etichette differenti per lo stesso campo (“Cliente”, “Acquirente”, ecc.), che possono confondere i parser basati solo su regole.
• Variazioni di layout. Se un campo non è nella posizione abituale o è raggruppato con altri dati, le regole classiche di parsing possono saltarlo.

Rimedi:

• Mappa manualmente le varianti delle etichette. Accertati che il parser riconosca tutte le versioni del nome del campo.
• Sfrutta il parsing basato su IA o keyword. Il sistema identificherà i campi tramite il contenuto e il contesto, non solo con le coordinate.
• Aggiungi logiche di fallback. Configura alert o controlli manuali quando i punteggi di affidabilità scendono sotto soglie sicure, così c’è un controllo umano se necessario.
• Prediligi piattaforme di document processing che abbinano parsing IA a fallback basati su regole, per garantire lettura anche su formati inconsistenti o sconosciuti.

Se correggi spesso dati o devi riparare estrazioni, probabilmente serve rivedere la configurazione. Con tecniche di riconoscimento più intelligenti e validazioni attente, questi problemi possono essere drasticamente ridotti liberando il tuo team da controlli manuali costanti.

Sfida 4: Integrazioni Interrotte o Dati Non Consegnati

Questa è una delle problematiche più frustranti nei team che automatizzano il trasferimento dei dati verso strumenti come Google Sheets, CRM o piattaforme contabili. Tutto sembra funzionare, finché non si rompe qualcosa.

L’estrazione viene completata correttamente, ma se l’ultimo passaggio fallisce, il workflow si blocca. Che sia un errore di webhook, una mancata corrispondenza nell’API o un disguido nella piattaforma di automazione, il risultato è lo stesso: dati mancanti e lavoro manuale per rimediare.

Problema:

I dati vengono estratti con successo ma non arrivano a destinazione (foglio di calcolo, database, app collegata).

Cause principali:

• URL webhook mal configurati o errati che portano a consegne fallite
• Errori nei connettori di terze parti come Zapier o Make, dove le attività vengono saltate o indirizzate male
• Problemi API come limiti di chiamate, formati dei payload non corretti o token scaduti
• Timeout webhook

Rimedi:

• Testa il flusso di integrazione con documenti di esempio prima di andare in produzione per assicurarti che ogni campo sia mappato e consegnato correttamente.
• Scegli strumenti che offrono retry automatici e monitoraggio delle consegne, come Parseur, che può tentare nuovamente l’invio in caso di errore.
• Predisponi meccanismi di fallback come avvisi email o monitoraggio dello status dei webhook per essere avvisato subito quando qualcosa va storto.

Secondo IRJMets, 1.240 implementazioni di automazione documentale tra sanità, finanza e manifatturiero mostrano che il 41,7% dei fallimenti di integrazione nei sistemi enterprise deriva da inconsistenza nel formato documentale ed errori durante la trasformazione dati durante il passaggio tra sistemi.

Le integrazioni fallite creano un divario tra l’estrazione dei dati e il loro utilizzo, obbligando il team a individuare le mancanze, reinserire i documenti, ricontrollare le registrazioni — riducendo il reale valore della tua automazione.

Sfida 5: Sicurezza e Conformità Normativa

Settori regolamentati (sanità, banche, logistica...) richiedono il massimo controllo su storage, trasmissione e accesso ai dati. Utilizzare strumenti non conformi a framework come GDPR, HIPAA o SOC 2 espone a rischi legali e reputazionali.

Una gestione scorretta di dati personali identificativi (PII), dati sanitari o finanziari può comportare serie conseguenze legali e danni di immagine. I team devono avere la certezza che gli strumenti siano conformi agli standard di sicurezza e di compliance.

Problema:

Il team è titubante nel caricare o gestire documenti sensibili tramite automatismi dati i timori su privacy, cloud storage e norme legali.

Cause principali:

• Mancata chiarezza su dove risiedono i dati e se siano cifrati.
• Poca trasparenza sulle certificazioni del fornitore o sulla sicurezza dell’infrastruttura.
• Requisiti specifici come GDPR, HIPAA o CCPA che impongono protocolli stringenti.

Rimedi:

• Usa piattaforme di gestione documentale con infrastrutture cloud certificate (SOC 2, ISO 27001, HIPAA...).
• Verifica che la soluzione offra crittografia end-to-end sia in transito sia a riposo e gestione granulare dei permessi di accesso.
• Scegli strumenti che consentano hosting region-specific (UE o solo USA) per rispettare le leggi locali su residenza dei dati.
• Preferisci strumenti come Parseur, che offre affidabilità elevata (99,99% uptime), retry sulle consegne e massima trasparenza sulle policy di sicurezza.

Nel 2024 il report IBM “Cost of a Data Breach” indica che il costo medio mondiale di una violazione dati è arrivato a 4,88 milioni di dollari, in crescita del 10% rispetto all’anno precedente: il maggior aumento annuale dai tempi della pandemia. Un dato che sottolinea i rischi crescenti legati a una protezione dati insufficiente e rafforza la necessità di dare priorità a sicurezza e compliance nelle piattaforme di automazione documentale.

Sfida 6: Resistenza al Cambiamento Organizzativo

Anche con il miglior strumento di automazione, l’adozione passa dal fattore umano. Se il team non si fida o non comprende il nuovo sistema, continuerà con vecchie procedure anche se inefficienti. La resistenza al cambiamento è naturale, soprattutto se l’automazione viene percepita come una minaccia o un fastidio anziché un aiuto.

Problema:

Anche dopo aver introdotto strumenti automatici di gestione documenti, i dipendenti continuano a usare metodi manuali come copia/incolla o inoltro email. Questo frena il ROI, crea errori e rallenta l’adozione della soluzione.

Cause principali:

• Scarso coinvolgimento: Il personale non ha partecipato alla fase di rollout, quindi non si sente parte del cambiamento.
• Paura per la sicurezza del posto di lavoro: L’automazione viene spesso interpretata come una minaccia, non come un supporto.
• Gap di formazione: Il team può non sapere come usare lo strumento né capire perché sia migliore del vecchio metodo.
• Sfiducia dopo cattive esperienze: Tool complicati o inaffidabili in passato rendono le persone diffidenti verso nuovi tentativi.

Rimedi:

• Coinvolgi il team in anticipo nella progettazione e nei test per raccogliere input e ottenere buy-in. Se gli utenti contribuiscono alla definizione dei flussi, saranno più propensi ad adottarli.
• Offri demo, shadowing e formazione mirati per ogni ruolo che interagisce con i documenti. L’apprendimento deve risultare semplice e non intimidatorio.
• Comunica che l’automazione è un assistente, non una minaccia; automatizzare libera da compiti ripetitivi e permette di concentrarsi su attività a maggior valore come analisi, decisioni o creatività.
• Celebra i successi immediatamente: Sottolinea come l’automazione abbia eliminato un problema concreto, fatto risparmiare tempo o evitato errori. Condividi casi reali per far crescere fiducia ed entusiasmo.
• Punta sulla semplicità d’uso: Scegli strumenti con interfacce pulite, istruzioni chiare e supporto rapido — spesso una brutta UX genera più resistenza dell’idea stessa di cambiamento.

L’adozione non è immediata: richiede pazienza, comunicazione e supporto costante. Ma quando il team vede che l’automazione semplifica davvero il lavoro, sarà più propenso a integrarla.

Superare le Sfide del Document Processing Parte dalla Base Giusta

L’automazione del document processing promette operazioni più rapide, meno errori e workflow scalabili — ma solo se affronti le sfide più comuni. Dai limiti dell’OCR e template rigidi ai fallimenti di integrazione e alle questioni di conformità, questi “blocchi” rischiano di minare i vantaggi attesi dall’automazione.

La buona notizia? Quasi nessun ostacolo è veramente insormontabile: sono tutti segnali che è giunto il momento di modernizzare l’approccio.

Soluzioni come Parseur sono progettate per superare questi ostacoli grazie alla combinazione di parsing IA, template flessibili, integrazioni fluide e sicurezza enterprise su un’unica piattaforma. Che tu debba gestire fatture, contratti o documenti logistici, Parseur trasforma la complessità in chiarezza senza bisogno di codice né manutenzioni continue.

Domande Frequenti

Ecco le domande più frequenti sul document processing.

Perché il mio OCR continua a restituire errori?

L’OCR spesso fallisce a causa di scansioni di bassa qualità, font insoliti o testi scritti a mano. Immagini a bassa risoluzione, ombre e angoli inclinati possono confondere i motori di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). Per migliorare i risultati, utilizza scansioni più pulite, pre-processa le immagini e scegli strumenti OCR avanzati con funzioni IA integrate.

Cosa causa estrazione dati inconsistente o errata?

Gli errori di estrazione avvengono in genere quando i template sono eccessivamente dipendenti dalla formattazione esatta. Se un’etichetta cambia posizione o leggermente nome, lo strumento può non rilevarla. Anche la gestione di documenti eterogenei da fonti diverse può causare errori. Passare a un parsing basato sul contesto e utilizzare smart zones può aiutare a ridurre questi problemi.

Come gestire template documentali che si spezzano?

Parti dalla verifica di eventuali cambi formali nel layout. Se ci sono modifiche, aggiorna il template o scegli un approccio ibrido che sfrutti l’IA per rilevare i campi anche in base al contesto. Strumenti come Parseur offrono parsing adattivo che unisce template e machine learning, diventando più resilienti ai piccoli cambi di layout.

Le piattaforme di automazione supportano sicurezza e conformità?

Sì, ma non tutte sono uguali. Scegli piattaforme con infrastruttura cloud sicura, crittografia e data residency specifica per area geografica. Certificazioni come SOC 2 e ISO assicurano la conformità a GDPR, HIPAA e altri standard simili. Parseur supporta automazione sicura, uptime 99,99% e controlli accesso dedicati.

Ultimo aggiornamento il 1 agosto 2025