Uma pesquisa encomendada pela Parseur com 500 profissionais dos EUA que atuam em fluxos de trabalho intensivos em documentos revela uma contradição marcante: 88% dos líderes empresariais dizem estar muito ou razoavelmente confiantes na precisão dos dados que abastecem seus sistemas de analytics e IA, enquanto os mesmos 88% relatam identificar erros em dados extraídos de documentos pelo menos às vezes. Essa "ilusão de confiança" evidencia que os riscos associados à qualidade dos dados são amplos e rotineiramente prejudicam análises, previsões e resultados de IA.
Principais conclusões:
- Confiança versus realidade: 88% dizem confiar em seus dados, e 88% também confirmam que encontram erros em dados extraídos de documentos pelo menos ocasionalmente.
- Frequência: Quase 69% dos entrevistados encontram erros às vezes, frequentemente ou muito frequentemente.
- Principais fontes de erros: Faturas (31,8%), Ordens de Compra (29,4%), Recibos/Relatórios de Despesas (24,2%).
- Escopo da amostra: 500 entrevistados dos EUA das áreas de operações, finanças, TI, atendimento ao cliente e funções relacionadas, com predominância de cargos gerenciais, diretoria e executivos C-level.
Além dos Números: O Paradoxo dos Dados para IA
Com o crescimento acelerado da adoção de IA em 2026, a discussão não é mais se aplicar IA, mas qual o grau de confiança possível. Empresas treinam Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), implantam Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e automatizam pipelines de analytics, usando documentos internos como fonte principal de dados.
No entanto, por trás dessa adoção rápida, existe uma contradição fundamental.
De acordo com esta pesquisa, as organizações demonstram confiança em seus dados ao mesmo tempo em que encontram erros com frequência.
Chamamos isso de Lacuna de Confiança em Dados de Documentos: o distanciamento crescente entre a percepção de confiabilidade dos dados e a qualidade real desses mesmos dados.
O ponto essencial? Incríveis 88% dos profissionais relatam identificar erros em dados extraídos de documentos usados para alimentar automações e fluxos de IA.
Neste artigo, exploramos as descobertas do levantamento de 2026, detalhamos as causas da lacuna de confiança em dados de documentos, os impactos reais nos negócios de dados duvidosos e como empresas de ponta estão fechando essa lacuna para garantir que a IA opere sobre informações verdadeiramente precisas.
Por Que Isso Importa: Impactos de Dados Não Confiáveis
Dados ruins vão muito além de um simples incômodo operacional; produzem consequências financeiras, de processos e estratégicas concretas. Mesmo um erro pequeno em documentos de alto volume pode se espalhar por sistemas, causando relatórios equivocados, previsões erradas e decisões falhas.
Além do prejuízo financeiro direto, erros nos dados geram atritos operacionais: atrasos logísticos, riscos de compliance, insatisfação do cliente e retrabalho desnecessário têm na entrada incorreta de documentos sua origem.
A pesquisa evidencia a dimensão e a recorrência desses desafios. Em múltiplos setores, profissionais apontaram faturas (31,8%), ordens de compra (29,4%) e recibos/relatórios de despesas (24,2%) como as principais áreas críticas onde erros acontecem durante a captura dos dados. Esses erros raramente ficam restritos ao documento: eles se propagam para dashboards, modelos de IA e todo o ecossistema da empresa, elevando os custos e comprometendo decisões.
Principais dados do levantamento:
- Mais de 6 horas por semana: Um contingente relevante de equipes dedica mais de seis horas semanais à correção ou validação de dados extraídos, reduzindo o retorno da automação.
- 28,6% dos entrevistados dizem encontrar erros frequentemente ou muito frequentemente, sinalizando que não estamos diante de exceções.
- 48,7% dos profissionais ainda demonstram “muita confiança” nos dados que alimentam a IA, mesmo com a frequência dos erros — ilustrando a existência da lacuna de confiança.
- Impactos práticos incluem previsões erradas, equívocos em relatórios financeiros, disputas com clientes e fornecedores, riscos de compliance, perdas financeiras e maior vulnerabilidade a fraudes.
Cada documento não verificado representa uma possível fonte de risco sistêmico e ineficiência. Ao entender a extensão e as consequências dos dados questionáveis em documentos, sua empresa pode priorizar precisão na origem, implementar fluxos de validação e empregar processos de human-in-the-loop, protegendo tanto a performance da IA quanto a operação crítica do negócio.
Por Que a Parseur Realizou Esta Pesquisa?
Na Parseur, acompanhamos de perto equipes de automação documental em áreas financeiras, operações, TI e atendimento ao cliente. Apesar das notáveis evoluções em extração automatizada, o desafio persiste: a confiança diminui quando erros aparecem em dashboards, outputs de IA, previsões ou relatórios de compliance.
Nossa pesquisa buscou quantificar esse desafio, identificar onde surgem os problemas e mapear as respostas das organizações. O objetivo é entregar insights práticos sobre um dos maiores riscos ocultos da operação movida por IA: dados de documentos de baixa qualidade.
O Alerta dos 88%: Erros são Regra, Não Exceção
Para mensurar a lacuna de confiança em dados extraídos de documentos, perguntamos aos profissionais:
“Nos processos que exigem extração, validação ou revisão de dados de documentos, você encontra erros?”
Os resultados surpreendem.
- 88% dos profissionais encontram erros pelo menos ocasionalmente
- Apenas 12% relatam pipelines de dados totalmente livres de erros
Isso revela um ponto-chave: mesmo com OCR avançado, parsers de IA e outras automações, a variabilidade de documentos segue sendo um desafio para a precisão. Variações de layout, formatos, campos manuais, terminologia diferente e texto livre representam obstáculos frequentes. Pequenos detalhes incorretos — valores de fatura, números de pedido, dados de clientes — ganham escala e impactam diretamente modelos de IA, dashboards e rotinas decisórias.
Logo, automatizar não elimina erros por padrão. Sem controle, validação e supervisão adequada, a automação pode multiplicar erros ao invés de extingui-los. Fica claro: empresas devem antecipar e solucionar as falhas para garantir eficiência e decisões acertadas.
Documentos Mais Propensos ao Erro
Nem todo documento representa o mesmo risco. Solicitamos aos profissionais da pesquisa de 2026 que indicassem quais tipos de documentos mais frequentemente geram falhas em fluxos de IA e analytics.
O padrão é evidente:
- Faturas: 31,8%
- Ordens de compra: 29,4%
- Recibos/relatórios de despesas: 24,2%
Estes documentos têm em comum:
- Alto volume: Organizações processam milhares ou milhões de faturas, ordens de compra e comunicações de clientes ao ano. Poucos erros já geram grande impacto operacional e financeiro.
- Estrutura híbrida: Dados estruturados (datas, itens, totais) misturam-se com campos de texto livre, notas ou anexos, dificultando a extração automática e aumentando o risco de falhas.
- Impacto direto nas decisões: Esses documentos afetam relatórios financeiros, receitas, supply chain e relacionamento com clientes. Erros são mais que inconvenientes — resultam em pagamentos errados, atrasos, não conformidades e danos à reputação.
Portanto, estes são os principais “pontos críticos”. Negligenciar a correção de imprecisões nesses fluxos multiplica o impacto dos erros na cadeia de dados e decisões assistidas por IA, ampliando riscos e custos.
Impactos Operacionais Informados
Erros em dados documentais foram ligados a previsões equivocadas, problemas nos relatórios financeiros, disputas com terceiros, questões descobertas em auditorias, atrasos, perdas de receita e maior exposição a incidentes de fraude. Muitos apontam que os impactos vão de moderados a severos.
O Custo Oculto: Horas Gastas com Correção
Um dado revelador sobre o custo humano dos erros: perguntamos às equipes quanto tempo semanal é investido na correção ou revisão desses dados.
A automação não removeu o trabalho humano — apenas mudou o foco para a "correção", muitas vezes uma tarefa repetitiva e frustrante.
- Achado: Um volume importante de equipes gasta mais de 6 horas por semana apenas corrigindo dados errados.
- Impacto: Esse "imposto da correção" compromete o benefício da automação. Profissionais estratégicos (executivos, TI, gestores de dados) acabam atuando como revisores em tarefas caras e repetitivas.
Quando Automação Vira “Trabalho de Correção”
A expectativa era que automação eliminasse tarefas manuais, mas a prática é outra.
Ao levantar o tempo gasto semanalmente com revisões:
- 38,1% gastam 1–3 horas
- 26,8% gastam 4–6 horas
- Outra parcela relevante aponta mais de 6 horas por semana
Isso consolida o chamado “imposto da correção”: profissionais-chave trocam atividades estratégicas por revisões e correções do que a IA automatizou.
Ao invés de acelerar negócios, pipelines falhos obrigam executivos, TI e finanças a atuarem como conferentes, o que reduz drasticamente o retorno sobre o investimento em automação.
Onde Surgem os Erros: Documentos que Mais Contribuem para a Lacuna de Confiança
Nem todo documento oferece o mesmo risco. Os que mais contribuem para a lacuna de confiança geralmente têm:
- Alto volume
- Dados estruturados misturados com texto livre
- Impacto financeiro ou operacional relevante
Erros nestes materiais levam a pagamentos incorretos, litígios, perdas de receita, riscos de compliance e atrasos no processo.
Por Que Existe a Lacuna de Confiança
Perguntamos: "Quão confiante você está na precisão dos dados extraídos de documentos?" Mesmo diante de muitos erros, quase metade (48,7%) afirma ter alta confiança. Isso deixa evidente a existência da lacuna de confiança em dados: a distância entre expectativa de precisão e os resultados realmente entregues.
Diversos fatores contribuem para o cenário:
1. Precisão Estatística x Necessidade do Negócio
Apesar de estatísticas como 99% de precisão, em fluxos críticos um erro a cada 100 campos pode ser desastroso em finanças ou compliance. Muitas avaliações ignoram o impacto do erro no contexto de negócio.
2. Excesso de Confiança em IA Genérica
Ferramentas LLM genéricas podem alucinar ou interpretar erroneamente campos, principalmente em documentos desafiadores. Esses erros são propagados, afetando análises e decisões.
3. O Problema da “Caixa-Preta”
Usuários costumam não saber onde ou por que ocorreu o erro, dificultando rastreabilidade e prejudicando a confiança.
4. Sensibilidade ao Risco em Cargos-Chave
Os cargos focados em risco — TI, dados, C-level — demonstram maior ceticismo, refletindo a gravidade dos impactos em áreas estratégicas.
Impactos Estratégicos Relatados
As consequências vão além de pequenos transtornos:
- Perdas financeiras: Pagamentos ou receitas erradas
- Riscos de compliance: Relatórios impróprios em setores regulados
- Atrasos operacionais: Supply chains paradas devido a erros de pedidos
Entender essas causas permite desenhar fluxos mais robustos, regras de validação e processos de revisão humana para fechar a lacuna de confiança e garantir outputs de IA confiáveis.
O Impacto nos Negócios: Mais que um Incômodo
Profissionais associam erros em dados documentais a consequências operacionais reais, como:
- Prejuízos financeiros e pagamentos em excesso
- Previsões e relatórios imprecisos
- Constatações negativas em auditorias e compliance
- Disputas com clientes/fornecedores
- Atrasos e perdas de receita
- Crescimento de riscos de fraude
Esses não são riscos hipotéticos — são desafios operacionais cotidianos potencializados pela IA em larga escala.
Fechando a Lacuna: O Valor do Human-in-the-Loop
A pesquisa evidencia que soluções baseadas só em IA são insuficientes.
Empresas que reduzem com sucesso a lacuna adotam fluxos de Human-in-the-Loop (HITL), unindo a velocidade da IA à supervisão qualificada:
- Extração confiável: Preferem IA especializada (como a Parseur), respaldada por dados de referência, a LLMs genéricos sujeitos a erros.
- Regras de validação: Implementam restrições automáticas (“Valor Total = soma dos itens”).
- Sinalização inteligente: Quando a confiança cai, o sistema alerta para revisão rápida, facilitando o fechamento de falhas.
Essa lógica transforma a revisão humana em salvaguarda, não em gargalo, promovendo dados de alta confiança para IA e área de negócios.
Metodologia
A Pesquisa Parseur 2026 sobre Dados em Documentos foi realizada no final de 2025 via QuestionPro, com 500 profissionais atuando em funções com alto volume de documentos nos EUA, de gestores a C-level.
Os setores contemplados incluem Tecnologia, Finanças, Varejo, Saúde e Logística. O levantamento abordou precisão dos dados, níveis de confiança, uso de IA e impactos operacionais dos erros.
Olhando para o Futuro: Pare de Alimentar a IA com Dados Ruins
A IA é tão eficaz quanto a qualidade dos dados que consome. O avanço acelerado pode ampliar erros caso a qualidade dos dados documentais não seja garantida.
A resposta não é abdicar da IA, mas sim construir pipelines confiáveis.
A Parseur apoia empresas a superar a lacuna de confiança em dados documentais, integrando processamento inteligente, validação, transparência e revisão humana — para que sua IA opere com segurança, não suposição.
Pronto para reconquistar a confiança nos seus dados?
Evite alimentar sua IA com dados de baixa qualidade e experimente automação documental realmente confiável.
Outros Insights da Pesquisa 2026
- Erros seguem comuns: 39,4% dos profissionais às vezes identificam erros em dados de documentos (197 de 500). Outros 28,6% relatam falhas frequentes ou muito frequentes, reforçando a recorrência das imprecisões.
- Tecnologia e finanças lideram: 43,4% atuam em Tecnologia e 23,2% em Finanças — setores nos quais a precisão é ainda mais vital para decisões, compliance e automação.
- Adoção de IA é expressiva: 37,9% usam IA extensivamente em múltiplos fluxos, e 31,4% adotam em processos segmentados. A escala de uso potencializa o impacto dos erros, caso a precisão dos dados não seja controlada.
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