Największe wyzwania w przetwarzaniu dokumentów w 2026 roku (i jak je rozwiązać dzięki automatyzacji)

Najważniejsze wnioski

• Ograniczenia OCR pozostają główną barierą w przetwarzaniu dokumentów. Nawet zaawansowane silniki mają trudności z tekstem odręcznym, słabymi skanami czy stylizowanymi czcionkami, przez co bez wsparcia zaawansowanych metod parsowania może zostać utracone aż 36% kluczowych danych.
• Sztywne szablony łatwo zawodzą przy zmianach formatów dokumentów. Platformy do parsowania wspierane przez AI, jak Parseur, oferują hybrydowe rozwiązania adaptujące się do nowych układów, redukując przestoje i kosztowne poprawki.
• Krytyczne pola mogą zostać pominięte ze względu na niespójne etykiety lub parsowanie oparte zbyt mocno na pozycjonowaniu, nie na kontekście. Wykorzystanie AI oraz ekstrakcja oparta na kontekście podnosi skuteczność rozpoznawania pól w różnych formatach dokumentów.

Automatyzacja procesów dokumentowych pozwala zaoszczędzić godziny ręcznej pracy i znacznie zwiększyć precyzję. Jednak nawet najlepiej wdrożone procesy mogą zostać zakłócone przez typowe błędy: niedoskonałe OCR, uszkodzone szablony czy błędne integracje.

Zgodnie z raportem File Center, powołującym się na badania M-Files z 2025 roku, 66% firm napotyka istotne problemy z akceptacją i przeglądem dokumentów z uwagi na manualne i papierowe procesy podpisywania, co przekłada się na wydłużenie czasu obsługi i trudniejszą współpracę. To pokazuje, że niesprawne organizacje obiegu dokumentów pozostają poważną barierą dla sukcesu automatyzacji.

Dobra wiadomość? Większość przeszkód można skutecznie wyeliminować, jeśli zna się ich źródło.

W tym artykule omawiamy najczęstsze wyzwania w przetwarzaniu dokumentów. Dla każdego opisujemy sedno problemu, jego przyczyny oraz praktyczne sposoby rozwiązania — tak, by uniknąć niepotrzebnych frustracji.

Jeśli zaczynasz przygodę z tematem, polecamy przewodnik: Co to jest przetwarzanie dokumentów?

Wyzwanie 1: Niedokładne wyniki OCR

Optical Character Recognition (OCR), czyli optyczne rozpoznawanie znaków, to fundament automatyzacji dokumentów. Dzięki niemu system „czyta” skany i przekształca je w dane gotowe do użycia. OCR jest potężne, lecz w rzeczywistości nie zawsze działa idealnie. Błędne odczyty przekładają się na łańcuch nieprawidłowości, opóźnień i dodatkowej pracy ręcznej.

Wielu zakłada, że OCR poradzi sobie z każdym dokumentem. Tymczasem nawet najnowsze silniki nie potrafią poprawnie przetwarzać słabej jakości skanów, dokumentów przekrzywionych, pisma odręcznego czy nietypowych fontów. To, co dla człowieka jest oczywiste, dla maszyny bywa wyzwaniem — skutkiem są przekłamane znaki, puste pola czy zniekształcone fragmenty.

Problem:

OCR potrafi zwracać nieczytelny tekst, opuszczać znaczące fragmenty czy przywracać dane w niepoprawnym formacie. Typowe są pominięcia znaków, przesunięte pola czy „śmieciowy” tekst uniemożliwiający dalsze przetwarzanie.

Przyczyny:

• Niska jakość skanów. Niewyraźne, o niskiej rozdzielczości lub przekrzywione dokumenty, z cieniami lub szumami, utrudniają rozpoznanie przez OCR.
• Nietypowe lub stylizowane czcionki. Ozdobne kroje są trudne do przetworzenia dla standardowych modeli trenowanych na prostszych fontach.
• Pismo odręczne, pieczątki i notatki. Większość narzędzi OCR nie radzi sobie z nieregularnym pismem ręcznym czy odciśniętymi pieczątkami.

Rozwiązania:

• Wstępna obróbka skanów. Poprawienie jakości obrazu: zmiana rozmiaru, kontrast, korekta rotacji – wszystko to znacząco zwiększa skuteczność OCR.
• Wybór zaawansowanych silników OCR. Rozwiązania typu Parseur lub Tesseract lepiej radzą sobie z trudnymi przypadkami, zwłaszcza przy wsparciu AI.
• Trening na określonych układach. Im więcej system wie o strukturze dokumentu, tym łatwiej rozpozna powtarzalne schematy i ograniczy błędy.

Nowoczesne OCR osiągają do 80–85% dokładności dla czytelnych wydruków, ale przy tekstach odręcznych lub słabej jakości wynik zwykle spada — pisma ręczne są odczytywane poprawnie przeciętnie w 64%. Ta zmienność jest realnym wyzwaniem, blokującym pełną automatyzację i wymagającym ręcznych poprawek, jak podkreśla Octaria.

Wnioski? Efektywność OCR zawsze zależy od jakości materiałów wejściowych. Inwestycja w lepsze skany, mocniejsze silniki i przemyślaną wstępną obróbkę daje wymierne korzyści.

Wyzwanie 2: Awaria szablonów po zmianie formatu

Szablony działają świetnie przy powtarzalnych typach dokumentów. Umożliwiają szybkie i precyzyjne wyodrębnianie danych z faktur czy etykiet przewozowych. Jednak nawet drobna zmiana układu (przesunięcie kolumny, zmiana nazwy pola, nowa kolejność danych) sprawia, że szablon przestaje funkcjonować.

W takich sytuacjach zamiast płynnej automatyzacji potrzeba szybkiej interwencji, czasem pod presją krytycznych procesów biznesowych.

Problem:

Szablon przestaje działać po zmianie układu dokumentu przez dostawcę.

Przyczyny:

• Sztywność reguł opartych na położeniu. Nawet niewielkie zmiany sprawiają, że parser „gubi” prawidłowe dane.
• Brak elastyczności. Reguły twardo zakodowane nie adaptują się do różnorodności układów i nowych formatów.
• Brak logiki alternatywnej. Systemy szablonowe często nie przewidują nietypowych sytuacji ani nie aktualizują się automatycznie.

Rozwiązania:

• Hybrydowe lub AI-wspierane parsowanie. Takie systemy znajdują pola według treści i kontekstu, a nie tylko miejsca.
• Inteligentne strefy/zmienne pola. Dynamiczne obszary „smart zones” dostosowują się do przesunięć i zmian układu.
• Wybierz rozwiązania jak Parseur, łączące szablony z AI, by minimalizować ryzyko awarii nawet po zmianach formatów.

Accenture przetwarza ponad pół miliona faktur rocznie i – jak wskazano w analizie – nawet 30% spraw trafiało do ręcznego rozpatrzenia właśnie z powodu niezgodności szablonów.

Naprawa błędnego szablonu powoduje przestoje, konieczność ręcznej korekty i zmniejsza zaufanie do automatyzacji. Przejście na elastyczne i adaptacyjne strategie parsowania pozwala zachować efektywność nawet przy częstych modyfikacjach dokumentów.

Wyzwanie 3: Niepełne lub niespójne wyodrębnianie danych

Nawet przy poprawnie zeskanowanych dokumentach wyzwanie stanowi właściwa ekstrakcja kluczowych informacji. Problemy są najczęstsze, gdy:

• Pola mają różne etykiety („Do zapłaty”, „Kwota końcowa”)
• Dane są w kilku miejscach lub mają zmienny kontekst
• Parsowanie jest zbyt zależne od formatowania i układu

Efektem są braki w danych, przekręcone wartości lub źle przypisane pola — szczególnie w branżach wykorzystujących bogate i zróżnicowane formularze.

Przyczyny:

• Brak jasnych reguł ekstrakcji. OCR rozpoznaje tekst, ale parser nie wie, które dane wyłapywać.
• Niespójne etykiety. Różne nazwy tego samego pola dezorientują prostsze algorytmy.
• Zmiany układu. Nietypowa lokalizacja pola lub inne otoczenie „zmylić” parser regułowy.

Rozwiązania:

• Ręczna mapa alternatywnych etykiet. Poinformuj system o wszystkich wariantach kluczowych nazw.
• AI lub parsowanie oparte na słowach kluczowych. Pozwól narzędziu wyciągać dane na podstawie treści i semantyki.
• Logika awaryjna. Automatyczne alerty lub recenzje ręczne w przypadku niskiej pewności systemu.
• Szukaj rozwiązań łączących AI z regułami rezerwowymi — zapewnia to skuteczność nawet przy nietypowych lub nowych formatach.

Jeśli musisz często „poprawiać” ręcznie wyjściowe dane, warto wdrożyć skuteczniejsze metody mapowania i walidacji. Inteligentne rozpoznanie pól i dobra kontrola jakości pozwalają Twojemu zespołowi skoncentrować się na zadaniach wyższego rzędu.

Wyzwanie 4: Błędy integracji lub brak dostarczenia danych

To jedno z bardziej uciążliwych wyzwań przy automatyzacji: dane są poprawnie wydobyte, lecz nie trafiają do właściwego systemu — np. arkusza, bazy czy aplikacji CRM. Przyczyną mogą być błędy webhooków, problemy z API lub awarie łączy po stronie zewnętrznych integracji.

Nawet sprawne narzędzia zdadzą się na nic, jeśli ostatni etap workflow zawodzi – efektem bywają zgubione rekordy, konieczność ręcznego wyszukiwania i frustracja zespołu.

Problem:

Dane wyodrębnione z dokumentów nie trafiają do systemu docelowego.

Przyczyny:

• Błędne adresy webhooków lub nieprawidłowa konfiguracja
• Awaria lub przeciążenie konektorów (np. Zapier, Make), powodujące opuszczenie zadań
• Problemy z API – limity, niezgodności formatów, wygasłe tokeny
• Przekroczenie czasu obsługi po stronie integracji

Rozwiązania:

• Przetestuj integrację na testowych dokumentach przed wdrożeniem – sprawdzaj każdą mapę danych i ścieżkę przekazania.
• Wybieraj narzędzia z automatycznym powtarzaniem prób i monitoringiem statusu transferu, jak Parseur.
• Skonfiguruj zapasowe alerty (e-mail, powiadomienia o błędach webhook), by szybko wychwycić odchylenia i reagować.

Zgodnie z badaniem IRJMets, ponad 41% awarii wdrożeń automatyzujących dokumenty spowodowanych jest niezgodnością formatów i błędami na styku integracji.

Błędy na tym etapie prowadzą do rozłączenia między ekstrakcją a faktycznym wykorzystaniem danych – co wymaga ręcznego uzupełniania i niweczy przewagę automatyzacji.

Wyzwanie 5: Bezpieczeństwo i zgodność

Sektory regulowane (ochrona zdrowia, bankowość, logistyka) wymagają precyzyjnej kontroli przechowywania i przekazywania danych. Brak narzędzi zgodnych z takimi wymogami jak RODO, HIPAA czy SOC 2 rodzi ryzyko prawne i reputacyjne.

Nieprawidłowe obchodzenie się z dokumentami zawierającymi dane osobowe, medyczne czy finansowe niesie potencjalnie poważne konsekwencje. Warto mieć pewność, że technologie spełniają wysokie wymogi bezpieczeństwa i zgodności.

Problem:

Obawy dotyczące powierzania poufnych danych narzędziom automatyzującym.

Przyczyny:

• Niejasne miejsce przechowywania i poziom szyfrowania danych
• Brak jawnych certyfikatów dostawcy
• Specyficzne wymagania RODO, HIPAA, CCPA narzucające szczególne środki ostrożności

Rozwiązania:

• Wybieraj platformy DMS z certyfikacją (SOC 2, ISO 27001, zgodność z HIPAA).
• Upewnij się, że szyfrowanie end-to-end obowiązuje zarówno w transferze, jak i podczas przechowywania; ważna jest też granularna kontrola dostępu.
• Korzystaj z rozwiązań umożliwiających regionalny hosting (np. tylko UE lub USA) dla zgodności z wymogami prawnymi.
• Parseur zapewnia 99,99% dostępności, automatyczny retry delivery i transparentne bezpieczeństwo.

Według raportu IBM „Cost of a Data Breach” z 2024 roku, średni koszt naruszenia danych wyniósł 4,88 mln USD, co oznacza 10% wzrost rok do roku – to pokazuje, jak ważna jest inwestycja w bezpieczeństwo w kontekście automatyzacji dokumentów.

Wyzwanie 6: Opór przed zmianą

Nawet najlepsze narzędzia nie przyniosą efektu, jeśli pracownicy nie będą chcieli z nich korzystać. Brak zaufania, niechęć do zmian czy negatywne doświadczenia z wcześniejszych wdrożeń sprawiają, że automatyzacja bywa odrzucana — na rzecz mozolnych, ręcznych czynności.

Problem:

Mimo wdrożenia automatyzacji, pracownicy wracają do pracy manualnej – kopiują, przepisują, wysyłają dane ręcznie.

Przyczyny:

• Brak zaangażowania zespołu: Użytkownicy nie byli włączeni w proces wdrożenia i nie utożsamiają się z nowym narzędziem.
• Obawa o miejsca pracy: Automatyzacja mylnie postrzegana jest jako zagrożenie.
• Braki szkoleniowe: Pracownicy nie rozumieją obsługi czy korzyści systemu.
• Negatywne wcześniejsze doświadczenia: Słabe produkty rodziły rozczarowania.

Rozwiązania:

• Zacznij od zaangażowania zespołu na etapie planowania — pozwól wpływać na workflow, prosząc o opinię i testy.
• Szkolenia i warsztaty dostosowane do realnych zadań, proste instrukcje i mentoring, by użytkownicy zobaczyli realne korzyści.
• Pokazuj automatyzację jako wsparcie, a nie zagrożenie — podkreśl, że likwiduje nudne zadania, a pozwala skupić się na tym, co naprawdę ważne.
• Świętuj sukcesy: Pokazuj przykłady, jak automatyzacja rozwiązała konkretny problem, oszczędziła czas, zmniejszyła liczbę błędów.
• Dbaj o wygodę użytkownika: Jasny interfejs, przejrzyste komunikaty i szybko reagujące wsparcie techniczne – to solidny fundament udanej adopcji.

Zmiana kultury pracy nie dzieje się natychmiast. Potrzeba czasu, konsekwencji i komunikacji – ale jeśli automatyzacja realnie ułatwia pracę, zespół szybko dostrzeże jej wartość.

Pokonanie wyzwań w przetwarzaniu dokumentów zaczyna się od solidnych podstaw

Automatyzacja zapewnia szybkość, redukcję błędów i skalowalność procesów – jednak tylko wówczas, gdy główne wyzwania w przetwarzaniu dokumentów zostaną zidentyfikowane i skutecznie rozwiązane. Ograniczenia OCR, sztywne szablony, często psujące się integracje czy wymogi zgodności mogą niezauważenie niweczyć potencjalne zyski.

Dobra wiadomość? Te przeszkody nie są nie do przeskoczenia – to często znak, że czas na modernizację podejścia i narzędzi.

Takie rozwiązania jak Parseur powstały właśnie po to, aby pokonać te wyzwania, łącząc parsowanie wspierane AI, elastyczne szablony, bezproblemowe integracje i bezpieczeństwo klasy korporacyjnej na jednej platformie. Bez względu na to, czy automatyzujesz faktury, umowy czy złożone dokumenty logistyczne — Parseur pozwala wyeliminować bariery i uprościć przetwarzanie dokumentów bez potrzeby kodowania i ciągłej ingerencji technicznej.

Najczęściej zadawane pytania

Oto najczęściej zadawane pytania dotyczące przetwarzania dokumentów.

Dlaczego mój OCR ciągle zawodzi?

OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) często zawodzi z powodu słabej jakości skanów, nietypowych czcionek lub tekstu odręcznego. Niska rozdzielczość obrazów, cienie i przekrzywione kadry mogą zdezorientować mechanizmy OCR. Aby poprawić wyniki, korzystaj z czystych skanów, wstępnie obrabiaj obrazy i wybieraj zaawansowane narzędzia OCR z funkcjami wspieranymi przez AI.

Co powoduje, że wyodrębnianie danych jest niedokładne?

Niedokładne wyodrębnianie danych zwykle ma miejsce, gdy szablony zbyt mocno polegają na dokładnym formatowaniu. Jeśli etykieta pola się przesunie lub nieznacznie zmieni, narzędzie może tego nie wykryć. Problemy pojawiają się też przy obsłudze różnych typów dokumentów z wielu źródeł. Przejście na parsowanie zorientowane na kontekst i stosowanie inteligentnych stref (smart zones) pomaga zminimalizować te błędy.

Jak naprawić uszkodzone szablony dokumentów?

Zacznij od sprawdzenia, czy układ dokumentu się zmienił. Jeśli tak, zaktualizuj szablon lub przejdź na podejście hybrydowe, które korzysta z AI do identyfikacji pól na podstawie kontekstu. Narzędzia takie jak Parseur oferują adaptacyjne parsowanie, łącząc szablony z uczeniem maszynowym, dzięki czemu są mniej podatne na drobne zmiany w układzie.

Czy narzędzia automatyzujące są bezpieczne i zgodne z wymogami?

Tak, choć nie wszystkie narzędzia są tak samo zbudowane. Wybieraj platformy z bezpieczną infrastrukturą chmurową, szyfrowaniem oraz regionalnym przechowywaniem danych. Certyfikaty takie jak SOC 2 i ISO pomagają zapewnić zgodność z RODO, HIPAA i innymi podobnymi regulacjami. Parseur wspiera bezpieczną automatyzację dzięki 99,99% dostępności oraz kontrolom dostępu.

Ostatnia aktualizacja 2 lutego 2026