Principais Desafios no Processamento de Documentos em 2026 (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 principais 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 mudanças de layout, reduzindo as interrupções no fluxo de trabalho e evitando retrabalhos custosos.
• Campos críticos podem não ser extraídos devido a rótulos inconsistentes ou lógicas de análise que dependem demais da posição em vez do contexto. O uso de extração baseada em IA e sensível ao conteúdo aprimora o reconhecimento de campos entre diferentes tipos de documentos.

Automatizar o processamento de documentos pode economizar horas de trabalho manual e aumentar drasticamente a precisão. Mas, como muitos times já descobriram, essa não é sempre uma tarefa livre de problemas.

De erros no OCR a modelos quebrados e falhas nas integrações, desafios no gerenciamento de documentos podem atrapalhar mesmo os fluxos de automação mais promissores.

Uma estatística relevante do File Center aponta que desafios comuns no gerenciamento de documentos são citados em um relatório de 2025 da M-Files, conforme destacado pelo FileCenter.com. O relatório encontrou que 66% das empresas enfrentam desafios significativos com aprovações e revisões de documentos, principalmente devido a processos de assinatura manuais, baseados em papel, que prolongam fluxos de trabalho e complicam a colaboração. Isso exemplifica como fluxos de trabalho ineficientes ou quebrados continuam sendo um grande obstáculo para o sucesso da automação e da eficiência operacional.

A boa notícia? A maioria dos problemas tem soluções claras e viáveis assim que você sabe onde procurar.

Neste artigo, passaremos pelos cinco desafios mais comuns no gerenciamento de documentos. Para cada um, explicamos o problema, por que ocorre e como solucioná-lo de forma eficiente. Você terá dicas práticas para aplicar imediatamente, reduzindo dores de cabeça no longo prazo.

Se ainda está aprendendo o básico, 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 que seu sistema “leia” papéis digitalizados e os transforme em dados estruturados. Mas, embora o OCR seja poderoso, ele frequentemente apresenta falhas em cenários reais. Quando a ferramenta lê um documento de forma errada, o resultado é uma reação em cadeia de erros, atrasos e trabalho manual extra.

Muitas empresas assumem que o OCR irá converter perfeitamente qualquer documento escaneado em dados prontos para uso. Na prática, até mesmo ferramentas avançadas enfrentam dificuldades com documentos borrados, inclinados ou repletos de fontes incomuns ou anotações manuscritas. Aquilo que parece legível ao olho humano pode virar um amontoado de símbolos, trechos ausentes ou linhas distorcidas ao passar pelo motor de OCR.

Problema:

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

Causas Raiz:

• Digitalizações de baixa qualidade. Os motores de OCR têm dificuldade com documentos borrados, de baixa resolução ou deslocados, principalmente quando há sombras ou ruídos de fundo.
• Fontes incomuns ou estilizadas. Tipos de letra decorativos ou fora do padrão confundem sistemas padrão de OCR, normalmente treinados em fontes simples.
• Manuscritos, carimbos e anotações. A maioria das ferramentas de OCR apresenta baixo desempenho em textos manuscritos ou qualquer conteúdo fora do padrão da impressão digital.

Soluções:

• Pré-processe suas imagens. Melhorar a qualidade das digitalizações por meio de redimensionamento, ajuste de contraste ou correção de rotação pode impulsionar significativamente o desempenho do OCR.
• Use mecanismos de OCR mais avançados. Ferramentas como Parseur e Tesseract permitem reconhecimento melhor, principalmente quando usadas com plataformas inteligentes como o Parseur, que aprimora o OCR com IA incorporada.
• Treine o sistema com layouts previstos. Fornecer contexto sobre tipos e estruturas de documentos aprimora o reconhecimento de padrões e reduz erros.

Sistemas modernos de OCR alcançam cerca de 80-85% de precisão em documentos impressos limpos. No entanto, a precisão pode cair drasticamente em manuscritos ou documentos ruins, com o reconhecimento de escrita manual chegando a apenas 64%. Essa variabilidade na qualidade da saída do OCR permanece sendo um desafio considerável, podendo exigir mais correções manuais, conforme citado pela Octaria.

No fim, o OCR é tão forte quanto os documentos que você oferece a ele. Investir em melhores digitalizações, ferramentas mais robustas e técnicas de pré-processamento gera maior precisão e menos retrabalho.

Desafio 2: Modelos Quebram com Mudança de Formato

Modelos são ótimos quando os documentos seguem o mesmo padrão. Eles garantem extração rápida e precisa de dados, com configuração mínima, principalmente para layouts recorrentes como notas fiscais, comprovantes ou pedidos de entrega. Mas, no dia a dia das operações, layouts frequentemente mudam sem aviso. Um fornecedor pode mover uma coluna, renomear um campo ou alterar a ordem dos campos, e de repente seu modelo confiável deixa de funcionar como esperado.

Mesmo um ajuste pequeno pode causar falha total na extração. Em vez de um fluxo contínuo, times são obrigados a pausar a automação para ajustar manualmente as regras, quase sempre sob pressão.

Problema:

Um modelo funcionava bem em um dia e, no outro, para de extrair dados porque um fornecedor mudou o layout ou a ordem dos campos.

Causas Raiz:

• Modelos estáticos dependem de posições exatas. Se a estrutura do documento mudar, mesmo que pouco, o parser não localiza os campos corretos.
• Criação manual de regras é frágil. Regras rígidas funcionam só para layouts específicos, mas não conseguem acompanhar atualizações frequentes, especialmente quando os documentos vêm de múltiplas fontes.
• Sem flexibilidade de layout. A maioria dos sistemas baseados em regras não oferece lógica de fallback nem detecção de campos adaptativa.

Soluções:

• Migre para parsing híbrido ou orientado por IA. Sistemas desse tipo detectam dados com base no conteúdo, rótulos ou contexto—não por locais fixos.
• Use campos flexíveis ou zonas inteligentes (smart zones). Eles se ajustam dinamicamente quando textos ou espaçamentos mudam entre documentos.
• Considere plataformas como o Parseur. Que une modelos prontos com IA para reconhecer padrões de campos—assim, se o layout mudar, seu fluxo não quebra.

A Accenture, uma das maiores consultorias do mundo, processa mais de meio milhão de notas fiscais de clientes todos os anos e passou por grandes falhas relacionadas a modelos em seu sistema interno de faturas. Até 30% dos pedidos de faturamento falhavam inicialmente devido à incompatibilidade dos modelos.

Quando modelos quebram, os times gastam horas resolvendo problemas ou reprocessando documentos manualmente. Isso leva a atrasos, perda de produtividade e, consequentemente, desconfiança na automação. Ao adotar estratégias de parsing mais adaptativas, você assegura que seu sistema continui rodando, ainda que os documentos variem de aparência.

Desafio 3: Extração de Dados Incompleta ou Inconsistente

Mesmo quando os documentos são lidos com sucesso, extrair sistematicamente os campos certos segue como um dos desafios clássicos. Os erros normalmente ocorrem quando:

• Rótulos variam entre tipos de documento (“Valor Devido” vs “Total”)
• Dados aparecem em vários contextos
• As regras de extração dependem de lógicas frágeis, baseadas em formatação

Isso leva a lacunas, classificações erradas ou informações trocadas, principalmente em setores como logística, seguros ou finanças, onde há grande diversidade de formulários.

Causas Raiz:

• O parser não sabe o que capturar. O OCR pode ler o texto corretamente, mas se sua ferramenta de parsing não estiver programada para extrair aquele campo, o dado é ignorado.
• Inconsistências nos rótulos. Diferentes documentos usam nomes distintos para o mesmo campo (“Cliente”, “Comprador”, “Usuário”), confundindo parsers baseados em regras.
• Variações no layout. Se um campo está fora da posição habitual ou junto de conteúdos não relacionados, as regras convencionais podem falhar em capturá-lo.

Soluções:

• Mapeie automaticamente (ou manualmente) rótulos alternativos. Assim, o parser reconhece todas as formas daquele campo-chave.
• Use parsing baseado em IA ou por palavras-chave. Permite identificar campos por seu conteúdo e contexto, em vez de depender somente da posição.
• Adicione lógica de fallback. Configure alertas ou revisões manuais para serem acionadas se a confiança cair abaixo do seguro, garantindo revisão humana quando necessário.
• Busque plataformas de processamento de documentos que combinem parsing por IA com fallback por regras, garantindo precisão mesmo em formatos desconhecidos ou inconsistentes.

Se você frequentemente corrige ou precisa reprocessar documentos, é sinal de que o seu fluxo precisa ser aprimorado. Com validação criteriosa e um reconhecimento de campos mais inteligente, dá para reduzir bastante a necessidade de revisão manual.

Desafio 4: Falhas de Integração ou Não Entrega de Dados

Este é um dos problemas mais frustrantes para times que dependem da automação para transferir informações para Google Sheets, CRMs ou plataformas financeiras. Tudo parece funcionar—até o momento em que não funciona mais.

A extração dos dados pode até ocorrer sem erros, mas se o passo final falhar, o fluxo é quebrado. Seja por erro de webhook, incompatibilidade de API ou uma falha na ferramenta de automação, o resultado é o mesmo: dados ausentes e retrabalho manual.

Problema:

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

Causas Raiz:

• URLs de webhook mal configuradas que impedem a entrega do payload
• Erros em conectores de terceiros, como Zapier ou Make, em que tarefas podem ser puladas ou direcionadas errado
• Problemas relacionados à API, como limites de chamadas, formatos incorretos de payload ou tokens expirados
• Timeout de webhook

Soluções:

• Teste o fluxo de integração com documentos de exemplo antes de ativá-lo, garantindo que tudo está mapeado corretamente.
• Prefira ferramentas que ofereçam lógica automática de repetição e monitoramento de entregas, como o Parseur, que pode reenviar entregas que falharem.
• Instale mecanismos de fallback, como alertas por e-mail ou acompanhamento do status do webhook, para avisar seu time sempre que algo sair dos trilhos.

Segundo a IRJMets, 1.240 implementações de automação documental em diversos setores revelaram que 41,7% de todas as falhas de integração em sistemas empresariais estão associadas a inconsistências de formato dos documentos e erros de transformação de dados na transferência entre sistemas.

Falhas nas integrações criam um abismo entre extração e uso dos dados. Isso leva a times gastando tempo identificando informações ausentes, reprocessando arquivos e revisando registros, minando o valor da automação.

Desafio 5: Preocupações com Segurança e Conformidade

Indústrias fortemente reguladas (saúde, bancos, logística) exigem controle completo de como os dados são armazenados, transmitidos e acessados. Utilizar ferramentas que não seguem normas como GDPR, HIPAA ou SOC 2 expõe o negócio a riscos legais e de imagem.

O manuseio impróprio de documentos contendo informações pessoais, dados de saúde ou financeiros pode causar consequências legais e de reputação graves. Os times precisam ter certeza de que suas ferramentas cumprem padrões e requisitos rigorosos de segurança.

Problema:

Sua equipe hesita em enviar ou processar documentos sensíveis com automação, preocupada com privacidade, armazenamento em nuvem e conformidade legal.

Causas Raiz:

• Insegurança sobre o armazenamento e criptografia dos dados
• Falta de visibilidade sobre as certificações do fornecedor ou a segurança da infraestrutura
• Requisitos regulatórios como GDPR, HIPAA ou CCPA, que exigem protocolos rigorosos

Soluções:

• Utilize plataformas de processamento de documentos com infraestrutura em nuvem certificada e segura, como SOC 2, ISO 27001 ou conformidade HIPAA.
• Certifique-se de que a ferramenta oferece criptografia de ponta a ponta tanto no tráfego quanto no armazenamento, além de controle detalhado de acesso.
• Escolha soluções que permitam hospedagem regional para adequação à soberania de dados locais (como hospedagem só EU ou só EUA)
• Prefira ferramentas como o Parseur, com alta confiabilidade (99,99% de uptime), mecanismos de reenvio e práticas de segurança transparentes.

Em 2024, o relatório IBM Cost of a Data Breach revelou que o custo médio global de uma violação de dados atingiu US$ 4,88 milhões, um aumento expressivo de 10% em relação ao ano anterior, o maior aumento desde a pandemia. Esse crescimento mostra como estão elevados os riscos financeiros de não proteger dados adequadamente e reforça a necessidade de medidas sérias de segurança e conformidade nas iniciativas de automação documental.

Desafio 6: Resistência à Mudança

Mesmo com ótimos sistemas de automação, a adesão geralmente depende de um fator-chave: pessoas. Se sua equipe não confiar ou não entender o novo sistema, continuará no processo manual anterior, por mais ineficiente que seja. Resistência à mudança é uma reação natural, especialmente quando a automação parece ameaça ou perda de autonomia, em vez de benefício.

Problema:

Apesar da implantação de uma solução automatizada de processamento de documentos, colaboradores continuam usando métodos manuais, como copiar e colar dados ou encaminhar e-mails. Isso atrasa seu ROI, gera inconsistências e subaproveita o potencial da automação.

Causas Raiz:

• Falta de envolvimento: Os colaboradores não participaram do projeto de automação e, por isso, não criaram vínculo com a solução.
• Medo de perder o emprego: A automação é vista como ameaça, e não como ferramenta de apoio.
• Lacunas de treinamento: O time pode desconhecer a ferramenta ou não ver vantagem sobre a rotina anterior.
• Cansaço com ferramentas: Experiências difíceis com sistemas no passado desmotivam as pessoas a tentar algo novo.

Soluções:

• Envolva os membros do time cedo no planejamento e testes para levantar opiniões e garantir adesão. Quando os usuários ajudam a moldar o fluxo de trabalho, eles tendem a adotar a novidade.
• Ofereça treinamentos práticos, shadowing e demonstrações pensando em como cada função interage com documentos. Facilite o aprendizado e remova o aspecto intimidador.
• Apresente a automação como assistente, não ameaça: ela elimina tarefas repetitivas e abre espaço para atividades de maior valor, como análise, decisão ou criatividade.
• Comemore pequenas vitórias: Mostre como a automação eliminou um problema, otimizou tempo ou evitou falhas. Compartilhe exemplos reais para aumentar a confiança e o engajamento.
• Priorize a usabilidade em tudo: Escolha sistemas com interface limpa, instrução clara e suporte eficiente. Uma má experiência de usuário (UX) gera mais resistência que o próprio medo da mudança.

A adoção não acontece do dia para a noite; exige paciência, comunicação e reforço frequente. Mas, quando a equipe percebe que a automação facilita seu trabalho, a mudança passa a ser bem-vinda.

Superar Desafios no Processamento de Documentos Começa com a Base Certa

A automação no processamento de documentos promete operações mais rápidas, menos erros e escalabilidade—isso só acontece quando os desafios mais comuns são enfrentados de frente. Das limitações do OCR a modelos rígidos, passando por falhas de integração e preocupações de conformidade, esses obstáculos podem minar silenciosamente a eficiência esperada da automação.

A boa notícia? A maior parte deles não é um beco sem saída tecnológico—eles mostram que está na hora de modernizar sua abordagem.

Soluções como o Parseur foram desenvolvidas para superar esses desafios ao unir parsing por IA, modelos flexíveis, integrações fluidas e segurança corporativa em uma só plataforma. Sejam notas fiscais, contratos ou documentos de logística, o Parseur transforma 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 devido à baixa qualidade do escaneamento, uso de fontes incomuns ou texto manuscrito. Imagens com baixa resolução, sombras e ângulos inclinados podem confundir os mecanismos de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Para obter melhores resultados, faça escaneamentos mais limpos, pré-processe suas imagens e escolha ferramentas avançadas de OCR que incluam aprimoramentos baseados em IA.

O que causa a extração de dados inexata?

A extração imprecisa normalmente ocorre quando os modelos dependem demais da formatação exata. Se um rótulo de campo for movido ou alterado, a ferramenta pode não identificá-lo. A extração também pode falhar ao lidar com tipos de documentos diversos vindos de múltiplas fontes. A migração para parsing sensível ao contexto e a utilização de zonas inteligentes (smart zones) podem ajudar a mitigar esses problemas.

Como arrumar modelos de documentos quebrados?

Comece revisando se o layout do documento mudou. Se sim, atualize o modelo ou opte por uma abordagem híbrida que utilize IA para identificar campos com base no contexto. Ferramentas como o Parseur oferecem parsing adaptativo que combina modelos com machine learning (aprendizado de máquina), tornando-os mais resistentes a pequenas alterações no layout.

Ferramentas de automação conseguem lidar com segurança e conformidade?

Sim, mas nem todas as ferramentas oferecem o mesmo nível de segurança. Procure plataformas com infraestrutura em nuvem segura, criptografia e hospedagem regional de dados. Certificações como SOC 2 e ISO ajudam a garantir conformidade com GDPR, HIPAA e outros padrões. O Parseur oferece automação segura, com 99,99% de uptime e controles de acesso.

Última atualização em 4 de dezembro de 2025