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

Punti Chiave

• Le limitazioni dell’OCR sono ancora uno dei principali ostacoli nel document processing. Anche i motori più avanzati fanno fatica con testi manoscritti, scansioni di bassa qualità o font particolari, rischiando di perdere fino al 36% dei dati rilevanti senza tecniche di parsing evolute.
• I template rigidi si spezzano facilmente quando i formati dei documenti cambiano. Le piattaforme di parsing basate sull’IA, come Parseur, presentano soluzioni ibride in grado di adattarsi ai cambiamenti di layout, riducendo i blocchi dei flussi di lavoro e il bisogno di correzioni manuali costose.
• Chiavi di dati possono andare perse a causa di etichette incoerenti o approcci di parsing troppo dipendenti dalla posizione più che dal contesto. Utilizzare estrazione basata sull’IA e consapevole del contenuto aumenta il riconoscimento dei campi tra documenti diversi.

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 fornito da File Center sottolinea come le principali difficoltà nei processi documentali siano riprese in un report 2025 di M-Files, citato da FileCenter.com. Il report ha rilevato che il 66% delle aziende affronta ostacoli nei processi di revisione e approvazione dei documenti, spesso per via di procedure di firma cartacee e manuali, che allungano i tempi e rendono complessa la collaborazione. Questo conferma che processi documentali inefficienti restano una delle barriere più importanti all’efficacia dell’automazione.

Buone notizie: quasi sempre è possibile risolvere queste problematiche, una volta identificate correttamente.

In questo articolo trovi le cinque sfide più frequenti del document processing, spiegate nel dettaglio: vedremo perché emergono, cosa non funziona e come superarle. Porterai via soluzioni pratiche per migliorare l’efficienza ed evitare problemi in futuro.

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 a sistemi e software di “leggere” documenti scannerizzati e trasformarli in dati. Tuttavia, l’OCR, seppur potente, spesso si scontra con limiti sul campo. Un errore di interpretazione può causare errori a catena, ritardi e un surplus di lavoro manuale.

Spesso si dà per scontato che l’OCR sia in grado di convertire qualsiasi scansione in dato utilizzabile. Purtroppo, anche i motori più evoluti vanno in difficoltà davanti a documenti sfocati, storti, font atipici o testi scritti a mano. Quello che risulta chiaro a un operatore umano può diventare serie di simboli, dati scomparsi o testo distorto dopo il passaggio tramite OCR.

Problema:

Gli strumenti OCR possono produrre testo confuso, perdere caratteri e formattare male i dati. Possono comparire simboli strani, parti di documento mancanti, campi fuori posto o dati che non possono essere elaborati correttamente.

Cause principali:

• Scansioni di qualità scadente. L’OCR soffre in presenza di documenti sfocati, inclinati, con bassa risoluzione, ombre o rumore di fondo.
• Font non convenzionali o stilizzati. Caratteri decorativi o insoliti possono facilmente ingannare l’OCR, di solito istruito con font standard.
• Scrittura a mano, timbri e annotazioni. L’OCR fallisce regolarmente sulle parti manoscritte, sui timbri o su annotazioni fuori dagli standard tipografici.

Rimedi:

• Pre-processare le immagini. Migliorare scansioni tramite regolazione di contrasto, orientamento e risoluzione aiuta molto le prestazioni.
• Adottare OCR evoluti. Strumenti come Parseur e Tesseract raggiungono performance superiori, soprattutto se abbinati a IA che raffina l’output.
• Addestrare il modello sulle strutture previste. Fornire informazioni sul tipo di documento facilita il riconoscimento di pattern ripetuti e riduce le imprecisioni.

I motori OCR più moderni arrivano all’80-85% di accuratezza su stampe nitide, ma la percentuale cala rapidamente con scritture a mano o scansioni di bassa qualità: il riconoscimento del manoscritto si ferma in media intorno al 64%. Questa variabilità nella qualità rimane una sfida critica, causando ritardi operativi e necessità di revisione umana, come rilevato anche da Octaria.

In sintesi, la bontà dell’OCR dipende dalla qualità dei documenti in ingresso. Investire nella qualità di scansione, in strumenti OCR di nuova generazione e nel pre-processing delle immagini aumenta la precisione — e riduce la necessità di correzioni manuali.

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

I template per l’estrazione dati sono utili quando i documenti sono standardizzati. Rendono l’estrazione rapida e precisa con poca configurazione: ideali su formati costanti come fatture, ricevute, bolle di consegna. In realtà, però, i fornitori o i partner cambiano layout, spostano colonne o campi, aggiornano etichette, mandando in crisi l’affidabilità del template.

Anche piccoli cambiamenti possono bloccare tutto il flusso di estrazione. Il team si ritrova a dover modificare, sotto pressione, le regole manuali, creando rallentamenti significativi.

Problema:

Il template smette di funzionare appena cambiano layout, ordine o posizione dei dati, specie dopo una modifica da parte di fornitori o partner.

Cause principali:

• Template statici. Dipendenza totale dalla posizione esatta del campo: basta uno spostamento per rompere la logica.
• Regole hard-coded. Funzionano solo su layout noti e vanno aggiornate ogni volta che arriva un formato nuovo.
• Nessuna logica di adattamento. I sistemi solo a regole non riescono a gestire i cambi di struttura.

Rimedi:

• Passa a parsing ibrido o con IA. Queste soluzioni trovano campi e dati tramite etichette, pattern e contesto, non solo con coordinate fisse.
• Utilizza smart zones o campi flessibili. Queste aree mappano i dati anche quando cambiano posizione o formattazione.
• Scegli soluzioni come Parseur. Mischia template e IA per riconoscere pattern: il parsing si adatta e non si blocca shock di fronte a piccoli cambi.

Secondo Accenture, che gestisce oltre mezzo milione di fatture l’anno, la rigidità dei template causava errori nel 30% della prima elaborazione, obbligando alla revisione manuale.

Quando un template si rompe, il risultato è perdita di tempo, errori e perdita di fiducia nell’automazione. Scegli parsing adattivo per garantire continuità ai flussi automatici anche quando i formati cambiano.

Sfida 3: Estrazione Dati Parziale o Incoerente

Anche dopo aver letto correttamente i documenti, estrarre tutti i dati chiave può essere complesso. Gli errori nascono spesso quando:

• Le etichette cambiano da un documento all’altro (es. “Totale” vs “Importo dovuto”)
• I dati si ripetono in vari punti
• Le regole di estrazione non tengono conto del contesto

Questo genera dati mancanti, errori di assegnazione e voci sbagliate, specialmente nei settori con elevata varietà di formati (logistica, assicurazioni, finanza).

Cause principali:

• Il parser non è configurato per tutti i campi. L’OCR può leggere il testo, ma se il parser non lo rileva, il dato si perde.
• Etichette incoerenti. Denominazioni diverse per lo stesso campo confondono sistemi troppo rigidi.
• Variazioni di posizione. Se i dati si spostano o sono raggruppati in modo differente, le regole classiche non funzionano.

Rimedi:

• Mappa manualmente tutte le possibili etichette. Il parser deve riconoscere ogni variante dei nomi chiave.
• Preferisci parsing basato su IA e keyword. Riconosce i campi dal contenuto, non solo dalla posizione.
• Aggiungi logiche di fallback. Crea alert automatici se l’affidabilità scende sotto una soglia, così l’intervento umano è mirato solo quando davvero serve.
• Orienta la scelta verso piattaforme che combinano parsing IA e fallback manuale, così da intercettare anche formati nuovi fuori standard.

Se spesso ti trovi a correggere manualmente campi o dati, probabilmente è il momento di ripensare la configurazione. Un parsing più intelligente riduce interventi manuali e assicura dati migliori al primo colpo.

Sfida 4: Integrazioni Interrotte o Dati Non Consegnati

Una delle difficoltà più frustranti nei workflow automatici è vedere i dati estratti… ma non consegnati correttamente a fogli di calcolo, CRM o piattaforme contabili. L’intera automazione si blocca su questo ultimo tratto.

Anche se l’estrazione dati funziona bene, basta un errore di webhook, API o di mapping per fermare tutto: i dati non arrivano, vanno reinviati o, peggio, bisogna reinserirli manualmente.

Problema:

Dati estratti, ma non trasferiti a destinazione (sheets, database, app).

Cause principali:

• Webhook con URL errati o configurati male
• Connettori terzi come Zapier/Make con errori di mapping
• Problemi API (limiti di chiamata, payload errati, token scaduti)
• Timeout sulla consegna dei webhook

Rimedi:

• Usa documenti test e controlla l’integrazione prima di andare in produzione per assicurarti che il mapping sia corretto.
• Scegli strumenti che implementano retry automatici e log di monitoraggio sulle consegne dati (come Parseur), così che gli errori non passino inosservati.
• Predisponi una strategia di backup: alert email o report di stato che avvisano subito di problemi di delivery.

IRJMets analizza 1.240 implementazioni di automazione documentale, rilevando che il 41,7% dei fallimenti di integrazione enterprise dipende da errori di formato e data transformation tra sistemi diversi.

Le interruzioni di integrazione obbligano il team a recuperare manualmente i dati mancanti, rilanciare flussi, ricontrollare record: tempo sprecato che annulla il vantaggio dell’automazione.

Sfida 5: Sicurezza e Conformità Normativa

Settori regolamentati come sanità, banche e logistica esigono il totale controllo su archiviazione, trasmissione e gestione del dato. L’utilizzo di strumenti non conformi a framework come GDPR, HIPAA o SOC 2 espone ad alti rischi legali.

Gestire male dati personali, sensibili o finanziari può portare a sanzioni e danni reputazionali importanti. Le aziende devono affidarsi a soluzioni trasparenti, sicure e certificate.

Problema:

Timori su privacy, localizzazione dati e rispetto delle norme rallentano o bloccano l’adozione di strumenti automatici per i documenti sensibili.

Cause principali:

• Incertezza su crittografia, posizione geografica dei dati, protezione by design.
• Mancanza di trasparenza sulle certificazioni del fornitore.
• Stringenti requisiti di settore (GDPR, HIPAA, CCPA, ecc).

Rimedi:

• Scegli piattaforme certificate (SOC 2, ISO 27001, HIPAA), di livello enterprise, con hosting geo-specifico e sicurezza cloud avanzata.
• Prediligi strumenti con crittografia end-to-end (in transito e a riposo) e controllo accessi dettagliato.
• Utilizza soluzioni con data residency specifica per i mercati chiave (UE/USA).
• Parseur, per esempio, offre uptime garantito (99,99%), retry automatici, trasparenza e pieno controllo sui dati.

Il report 2024 di IBM “Cost of a Data Breach” ha calcolato che il costo medio di una violazione dati è salito a 4,88 milioni di dollari, +10% rispetto all’anno precedente: la cifra più alta mai registrata. L’aumento sottolinea quanto la sicurezza sia cruciale per il successo di ogni progetto di document processing moderno.

Sfida 6: Resistenza al Cambiamento Organizzativo

Anche con la migliore piattaforma documentale, la vera differenza la fanno le persone. Se il team non comprende o non si fida dei nuovi strumenti, finirà per tornare ai vecchi metodi manuali.

Problema:

Nonostante l’adozione di strumenti automatici, i collaboratori preferiscono processi “old school” come copia/incolla, inoltro email o inserimento manuale, rallentando il ROI e generando errori.

Cause principali:

• Coinvolgimento scarso: Il personale non partecipa al processo di implementazione e fatica ad accettarne il valore.
• Timore di perdere il lavoro: Automazione percepita come minaccia.
• Formazione insufficiente: Mancano training pratici su uso e vantaggi reali degli strumenti.
• Esperienze precedenti negative: Tool difficili o non affidabili scoraggiano il riutilizzo.

Rimedi:

• Coinvolgi il team fin dall’inizio: Fai provare in anteprima la soluzione, raccogli feedback, promuovi senso di ownership.
• Offri formazione pratica e supporto continuativo: Demo, affiancamento, materiale semplice e personalizzazione dei training per ruolo.
• Comunica l’automazione come supporto: Spiega come gli automatismi liberino tempo per attività a maggior valore, non per sostituire il personale.
• Celebra i risultati positivi: Metti in risalto benefici tangibili ottenuti dopo l’introduzione, anche su piccoli numeri.
• Scegli tool facili e con ottima UX: L’accessibilità riduce le resistenze quanto (se non più) delle funzionalità evolute.

L’adozione richiede tempo, attenzione e costanza. Ma una volta condivisi i benefici, il team sarà più propenso ad adottare nuovi flussi e a supportare il cambiamento.

Come Superare le Sfide del Document Processing in Azienda

Automatizzare il document processing consente operazioni più rapide, meno errori e processi scalabili, purché si affrontino le principali criticità. Dai limiti dell’OCR a template troppo rigidi, passando per fallimenti di integrazione e stringenti requisiti di sicurezza, tutte queste sfide — se ignorate — possono pesare sulla produttività e sui benefici promessi dall’automazione.

La bella notizia? Ognuno di questi problemi può essere risolto scegliendo piattaforme più evolute e una strategia aggiornata, senza dover stravolgere l’intero processo.

Soluzioni come Parseur aiutano a superare ogni barriera grazie a una combinazione di parsing IA, template flessibili, integrazioni fluide e sicurezza enterprise in una piattaforma unica. Che tu gestisca fatture, contratti o documenti logistici, Parseur trasforma la complessità in operatività semplice, senza bisogno di codice né continue manutenzioni.

Domande Frequenti (FAQ)

Perché il mio OCR continua a restituire errori?

L’OCR può avere problemi per scansioni di bassa qualità, font non standard o testo scritto a mano. Immagini poco nitide, ombre e testi inclinati riducono l’accuratezza. Per ridurre gli errori migliora la qualità delle scansioni, pre-processa le immagini e scegli soluzioni avanzate che integrino IA e OCR.

Cosa causa estrazione dati inconsistente o errata?

Queste problematiche si presentano spesso quando i template sono troppo dipendenti dal layout. Se una semplice etichetta cambia o viene spostata, il sistema può non riconoscerla. La varietà di formati e fonti aggrava il problema. Il parsing IA e le smart zones aiutano a superare questi limiti.

Come gestire template documentali che si spezzano?

Prima di tutto, verifica se ci sono stati cambiamenti di layout. In tal caso, aggiorna i template o scegli una soluzione ibrida che sfrutti l’IA per trovare i dati in modo più resiliente. Parseur, per esempio, combina template e machine learning per un parsing robusto, anche su documenti variabili.

Le piattaforme di automazione supportano sicurezza e conformità?

Sì, ma è importante scegliere fornitori con infrastrutture sicure, crittografia e data residency trasparente. Certificazioni come SOC 2 e ISO assicurano la conformità con GDPR, HIPAA e altri standard di settore. Parseur offre automazione sicura, uptime 99,99% e completo controllo degli accessi.

Ultimo aggiornamento il 19 giugno 2025