Principais Desafios no Processamento de Documentos em 2025 (e Como Solucioná-los com Automação)

Principais Pontos

• Limitações do OCR continuam sendo um dos principais gargalos no processamento de documentos. Mesmo mecanismos avançados enfrentam dificuldades com textos manuscritos, digitalizações de baixa qualidade ou fontes estilizadas, resultando em até 36% dos dados chave sendo perdidos, caso não sejam utilizadas técnicas aprimoradas de análise.
• Modelos rígidos quebram facilmente quando os formatos dos documentos mudam. Plataformas de análise alimentadas por IA, como o Parseur, oferecem soluções híbridas que se adaptam a alterações de layout, reduzindo interrupções no fluxo de trabalho e retrabalhos custosos.
• Campos críticos podem não ser extraídos devido a rótulos inconsistentes ou lógicas de análise que dependem demais de posições ao invés de contexto. O uso de extração baseada em IA, sensível ao conteúdo, melhora o reconhecimento dos campos entre diferentes tipos de documentos.

Automatizar o processamento de documentos pode economizar horas de trabalho manual e elevar consideravelmente a precisão. No entanto, como muitos times já descobriram, esta jornada pode trazer alguns desafios.

De erros derivados do OCR a modelos inflexíveis e falhas de integração, os desafios no gerenciamento de documentos podem impactar até mesmo os fluxos de trabalho automatizados mais avançados.

Um dado relevante do File Center destaca que desafios comuns no gerenciamento de documentos são citados em um relatório de 2025 da M-Files, como referenciado pelo FileCenter.com. O relatório constatou que 66% das empresas enfrentam desafios significativos com aprovações e revisões de documentos, principalmente devido a processos manuais, baseados em papel para assinaturas que prolongam os fluxos de trabalho e dificultam a colaboração. Isso exemplifica como fluxos de trabalho quebrados ou ineficientes permanecem como um grande obstáculo para o sucesso da automação e eficiência operacional.

A boa notícia? Quase todos esses entraves têm soluções bem práticas, desde que você saiba o que buscar.

Neste artigo, analisamos cinco dos desafios mais comuns no processamento/gerenciamento de documentos. Para cada um, explicamos o que está errado, por que acontece e como corrigir de forma eficiente. Você encontrará dicas aplicáveis que podem melhorar significativamente o seu fluxo de automação—gerando menos dores de cabeça a longo prazo.

Caso esteja conhecendo o tema agora, confira nosso guia: O que é Processamento de Documentos?

Desafio 1: Saída Inexata do OCR

Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é uma das tecnologias fundamentais por trás da automação de documentos. É o que permite ao seu sistema “ler” papéis digitalizados e transformá-los em dados estruturados. Porém, apesar do poder, o OCR muitas vezes falha em cenários reais. Quando a ferramenta interpreta um documento de forma errada, ocorre uma cadeia de erros, atrasos e trabalho manual extra.

Muitas empresas partem do pressuposto de que o OCR irá converter perfeitamente qualquer documento escaneado em dados utilizáveis. Na prática, até mesmo as ferramentas mais avançadas ainda enfrentam dificuldades com documentos borrados, inclinados ou com fontes pouco comuns/manuscritas. O que parece legível para o olho humano pode se transformar em uma bagunça de símbolos, trechos ausentes ou linhas distorcidas ao passar por um motor de OCR.

Problema:

Ferramentas de OCR frequentemente retornam textos ilegíveis, caracteres ausentes ou saída mal formatada. Isso pode incluir símbolos estranhos, partes faltantes do documento ou campos desalinhados que prejudicam o processamento a jusante.

Causas Raiz:

• Digitalizações de baixa qualidade. Mecanismos de OCR têm dificuldades com documentos desfocados, de baixa resolução ou deslocados, principalmente quando há sombras ou ruído de fundo.
• Fontes incomuns ou estilizadas. Tipografias decorativas ou pouco convencionais confundem OCRs padrão, geralmente treinados para fontes simples.
• Manuscritos, carimbos e anotações. A maior parte das soluções de OCR apresenta desempenho ruim com textos manuscritos ou qualquer conteúdo que foge do padrão impresso.

Soluções:

• Pré-processe suas imagens. Melhorar a qualidade das digitalizações (ajuste de tamanho, contraste, rotação etc.) pode aumentar consideravelmente o desempenho do OCR.
• Use mecanismos de OCR mais avançados. Ferramentas como Parseur e Tesseract oferecem melhor reconhecimento, especialmente se combinadas com plataformas inteligentes como o Parseur, que aprimora o OCR com IA integrada.
• Treine o sistema com layouts esperados. Dar contexto sobre tipos de documentos ou estruturas típicas ajuda a reconhecer padrões e reduzir erros.

Sistemas de OCR modernos alcançam cerca de 80-85% de precisão em documentos impressos limpos. No entanto, a precisão pode cair significativamente com manuscritos ou digitalizações ruins, com o reconhecimento de manuscritos chegando a apenas 64%. Essa variabilidade de qualidade na saída do OCR segue como desafio relevante e pode exigir correções manuais, como observa a Octaria.

Em última análise, o OCR é tão bom quanto os documentos que você insere. Investir em digitalizações melhores, ferramentas robustas e pré-processamento resulta em maior exatidão e menos correções manuais.

Desafio 2: Modelos Quebram com Mudança de Formato

Modelos são ótimos quando os documentos permanecem consistentes. Permitem extração ágil e precisa com pouca configuração, especialmente para formatos recorrentes como faturas, recibos ou ordens de entrega. Mas, na operação diária, os layouts dos documentos frequentemente mudam sem aviso. Um fornecedor pode mover uma coluna, renomear um campo ou reordenar elementos, e seu modelo de confiança para de funcionar.

Qualquer ajuste mínimo pode provocar falha total na extração. Ao invés do fluxo rodar liso, times precisam pausar a automação e ajustar as regras manualmente, quase sempre sob pressão.

Problema:

Um modelo funcionava num dia, mas para de extrair dados quando o fornecedor muda a ordem de campos ou o layout.

Causas Raiz:

• Modelos estáticos dependem de posições exatas. Se a estrutura muda — mesmo que pouco — o parser não localiza os campos corretos.
• Criação manual de regras é frágil. Regras rígidas funcionam para layouts específicos, mas não acompanham alterações frequentes, especialmente com documentos de múltiplas fontes.
• Falta de flexibilidade no layout. Sistemas baseados em regras não costumam oferecer lógica de fallback ou detecção adaptativa de campos.

Soluções:

• Migre para parsing híbrido ou impulsionado por IA. Esses sistemas detectam os dados com base no conteúdo, rótulos ou contexto, e não por local fixo.
• Utilize campos flexíveis ou zonas inteligentes. Eles ajustam-se dinamicamente quando o texto ou espaçamento varia.
• Considere plataformas como o Parseur. Ela combina modelos e IA para reconhecer padrões de campos; se o layout mudar, seu fluxo não quebra.

Accenture, um dos maiores grupos de consultoria do mundo, processa mais de meio milhão de faturas de clientes anualmente e teve grandes falhas de automação relacionadas a modelos em seu sistema interno de faturamento. Até 30% dos pedidos de fatura falhavam na primeira tentativa devido a incompatibilidades de modelo.

Quando modelos quebram, times gastam horas ajustando regras e reprocessando documentos manualmente. Isso leva a atrasos, perda de produtividade e à desconfiança no sistema automatizado. Ao adotar parsing mais adaptativo, garante-se que o sistema funciona mesmo quando os documentos não têm sempre a mesma aparência.

Desafio 3: Extração de Dados Incompleta ou Inconsistente

Mesmo com uma leitura de OCR bem-sucedida, extrair sistematicamente todos os campos corretos é um desafio. Os erros acontecem geralmente quando:

• Rótulos de campo variam entre documentos (ex: “Valor Devido” vs. “Total”)
• Dados aparecem em múltiplos contextos
• As regras de extração dependem de lógica frágil, baseada em posição

Isso gera lacunas, classificações erradas ou entradas trocadas—especialmente em setores de logística, seguros ou finanças, onde há muita variedade de formulários.

Causas Raiz:

• O parser não sabe o que deve extrair. O OCR pode ler o texto, mas se a ferramenta de parsing não for orientada para capturá-lo, o dado é ignorado.
• Inconsistências nos rótulos. Tipos de documentos usam nomes distintos para o mesmo campo (ex: “Cliente”, “Usuário”, “Comprador”), confundindo parsers baseados em regras.
• Variações de layout. Se um campo não aparece na posição usual ou está agrupado a outros conteúdos, regras convencionais podem ignorá-lo.

Soluções:

• Mapeamento manual de rótulos alternativos. Garanta que o parser reconhece todas as variações do campo-chave.
• Use parsing baseado em IA ou palavras-chave. Permite identificar campos pelo conteúdo e contexto, e não só pela posição.
• Adicione lógica de fallback para detecção. Configure alertas ou revisões manuais para acionar quando a confiança cair abaixo do limite seguro, assegurando supervisão humana nos casos críticos.
• Busque plataformas que combinem parsing por IA com fallback baseado em regras, assegurando extração mesmo em formatos inconsistentes ou desconhecidos.

Se você está sempre corrigindo ou reprocessando documentos manualmente, é sinal de que o setup precisa ser aprimorado. Com reconhecimento de campos aprimorado e validações inteligentes, esse retrabalho pode cair drasticamente.

Desafio 4: Falhas de Integração ou Não Entrega de Dados

Este é um dos problemas mais frustrantes para times que confiam na automação para transferir dados para Google Sheets, CRMs ou sistemas contábeis. Tudo parece funcionar, até que... não funciona.

A extração pode ser concluída corretamente, mas se o passo final falha, o fluxo quebra. Seja um erro de webhook, incompatibilidade de API ou falha na sua plataforma de automação, o efeito é o mesmo: dados ausentes e necessidade de buscar manualmente o que ficou para trás.

Problema:

O dado é extraído, mas não chega ao destino desejado, como planilha, banco de dados ou aplicativo integrado.

Causas Raiz:

• URLs de webhook mal configuradas, impedindo a entrega dos dados
• Erros em conectores de terceiros (Zapier, Make), que podem saltar ou encaminhar tarefas de modo incorreto
• Problemas relacionados à API: limites de uso, payloads incorretos ou tokens expirados
• Timeout do webhook

Soluções:

• Teste o fluxo de integração usando documentos de exemplo antes de operar em produção, confirmando que tudo está corretamente mapeado e entregue.
• Escolha ferramentas que ofereçam lógica de reenvio automático e monitoramento de entregas, como o Parseur, que pode tentar novamente envios que falhem.
• Implemente mecanismos de contingência, como alertas por e-mail ou rastreamento de status de webhook, para alertar seu time caso algo dê errado.

De acordo com IRJMets, 1.240 implementações de automação de documentos em setores como saúde, finanças e manufatura revelam que 41,7% de todas as falhas de integração em sistemas corporativos são atribuídas a inconsistências no formato e erros de transformação de dados durante transferências entre sistemas.

Falhas de integração criam um abismo entre extração de dados e uso prático. Isso significa tempo perdido para descobrir informações ausentes, reprocessar documentos e checar registros, reduzindo o valor da automação.

Desafio 5: Segurança e Conformidade

Indústrias altamente reguladas (ex: saúde, bancos, logística) exigem controle absoluto sobre como os dados são armazenados, transmitidos e acessados. Usar ferramentas que não seguem normas como GDPR, HIPAA ou SOC 2 expõe a empresa a riscos legais e de reputação.

O tratamento inadequado de documentos com dados pessoais (PII), informações de saúde ou financeiras pode gerar consequências legais e reputacionais graves. Os times precisam ter certeza de que seus sistemas cumprem padrões de segurança e conformidade.

Problema:

Sua equipe hesita em enviar ou processar documentos sensíveis com automação por receio de violar privacidade, armazenamento em nuvem e exigências legais.

Causas Raiz:

• Incerteza sobre onde e como os dados são armazenados e se estão criptografados
• Falta de transparência quanto às certificações do fornecedor ou à segurança da infraestrutura
• Requisitos regulatórios específicos, como GDPR, HIPAA ou CCPA, que exigem protocolos rígidos de controle

Soluções:

• Utilize plataformas de gerenciamento de documentos que operem em infraestrutura de nuvem segura e certificada (SOC 2, ISO 27001 ou HIPAA).
• Certifique-se de que a ferramenta oferece criptografia ponta a ponta tanto no tráfego quanto no armazenamento, além de controle granular de acesso.
• Prefira soluções que ofereçam hospedagem regional para respeitar leis locais de soberania de dados (ex: exclusividade EU ou EUA)
• Opte por ferramentas como o Parseur, que oferece alta confiabilidade (99,99% de uptime), mecanismos de tentativa de reenvio e práticas de segurança transparentes.

Em 2024, o relatório IBM Cost of a Data Breach reportou que o custo médio global de uma violação de dados atingiu US$ 4,88 milhões, um aumento de 10% sobre o ano anterior, o maior salto anual desde a pandemia. Esse aumento reforça o alto risco financeiro da proteção inadequada de dados e destaca a importância de investir pesado em segurança e conformidade nas iniciativas de automação.

Desafio 6: Resistência à Mudança

Mesmo com as melhores ferramentas de automação, a adoção depende essencialmente de um fator: pessoas. Se o time não confiar ou não entender o novo sistema, manterá os métodos antigos, por menos eficientes que sejam. Resistência à mudança é natural, especialmente quando a automação parece ameaça ou incômodo, em vez de auxílio.

Problema:

Mesmo implantando um sistema automatizado de manuseio de documentos, funcionários continuam usando métodos manuais—como copiar e colar dados ou encaminhar e-mails. Isso atrasa o retorno sobre o investimento, cria inconsistências e limita o real aproveitamento da automação.

Causas Raiz:

• Falta de envolvimento: Os colaboradores não participaram ou foram consultados na implementação e, por isso, não se sentem parte do processo.
• Medo de perder o emprego: A automação costuma ser entendida como ameaça, não como ferramenta de apoio.
• Lacunas de treinamento: As pessoas podem não saber usar a ferramenta ou não entender as vantagens em relação ao processo anterior.
• Cansaço com ferramentas: Se outros sistemas anteriores eram complexos ou instáveis, pode haver resistência a experimentar outro novo.

Soluções:

• Envolva os membros do time cedo no planejamento e nos testes, ouvindo suas opiniões para garantir adesão. Quando as pessoas ajudam a formatar o fluxo, a adoção acontece de forma natural.
• Ofereça treinamentos, acompanhamentos e demonstrações alinhados com o trabalho de cada função e interação com documentos. Torne o aprendizado mais fácil e menos intimidante.
• Reframe a automação como assistente, nunca ameaça: mostre como ela elimina tarefas repetitivas e libera pessoas para atividades de valor, como análise, decisão ou resolução de problemas.
• Celebre pequenas vitórias: Mostre como a automação reduziu um problema específico, economizou tempo ou evitou erros. Compartilhe exemplos reais para aumentar a confiança e engajamento.
• Desenhe sempre priorizando usabilidade: Prefira ferramentas com interface limpa, instruções claras e suporte responsivo. Uma má experiência do usuário (UX) gera mais resistência à mudança que a ideia da automação.

A adesão não acontece do dia para a noite. Exige paciência, comunicação e reforço constante. Mas, quando o time percebe que a automação facilita seu trabalho, e não o contrário, a adoção se torna natural.

Superar Desafios no Processamento de Documentos Começa com a Base Certa

A automação do processamento de documentos traz a promessa de operações mais rápidas, menos erros e ganhos de escala—desde que os grandes desafios sejam enfrentados de frente. De limitações no OCR e modelos rígidos a falhas de integração e preocupações de conformidade, essas barreiras podem corroer de modo silencioso a eficiência esperada da automação.

A boa notícia? A maioria dos obstáculos não é um beco sem saída técnico; são sinais de que chegou a hora de modernizar.

Soluções como o Parseur são pensadas para superar esses desafios ao combinar parsing inteligente por IA, modelos flexíveis, integrações perfeitas e segurança de nível corporativo em uma única plataforma. Seja você processando faturas, contratos ou documentos logísticos, o Parseur ajuda a transformar complexidade em clareza, sem necessidade de código ou manutenção constante.

Perguntas Frequentes

Aqui estão as perguntas mais frequentes sobre processamento de documentos.

Por que meu OCR continua falhando?

O OCR geralmente falha por causa de baixa qualidade do escaneamento, uso de fontes incomuns ou texto manuscrito. Imagens de baixa resolução, sombras e ângulos desalinhados podem confundir os mecanismos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Para melhorar os resultados, use digitalizações mais limpas, pré-processe suas imagens e escolha ferramentas de OCR avançadas que incluam aprimoramentos baseados em IA.

O que causa a extração de dados inexata?

A extração imprecisa ocorre tipicamente quando o modelo depende excessivamente de formatação exata. Se um rótulo de campo muda de lugar ou altera ligeiramente, a ferramenta pode não capturá-lo. A extração também pode falhar ao lidar com tipos de documentos variados de múltiplas fontes. Migrar para parsing sensível ao contexto e utilizar zonas inteligentes pode ajudar a mitigar esses problemas.

Como arrumar modelos de documentos quebrados?

Primeiro, verifique se o layout do documento mudou. Se sim, atualize o modelo ou faça a transição para uma abordagem híbrida que utilize IA para identificar campos com base no contexto. Ferramentas como o Parseur oferecem parsing adaptativo que mescla modelos com machine learning, tornando-os mais resistentes a pequenas alterações no layout.

Ferramentas de automação conseguem lidar com segurança e conformidade?

Sim, mas nem todas as ferramentas são construídas de forma igual. Procure plataformas com infraestrutura de nuvem segura, criptografia e hospedagem regional de dados. Certificações como SOC 2 e ISO ajudam a garantir conformidade com GDPR, HIPAA e outros padrões similares. O Parseur oferece automação segura com 99,99% de uptime e controles de acesso.

Última atualização em 1 de agosto de 2025