Estado de la tecnología OCR: ¿Está muerta o es un problema resuelto?
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una de las áreas más antiguas de la investigación en inteligencia artificial. Hoy, la tecnología OCR está relativamente madura y ya no se la llama IA, lo que es un buen ejemplo de la cita del ganador del Premio Pulitzer Douglas Hofstadter: IA es todo aquello que aún no se ha hecho.1
En nuestro OCR benchmark, DeltOCR, un modelo de lenguaje de gran tamaño, lee correctamente más del 95 % de los caracteres en texto impreso.
Las herramientas OCR todavía van por detrás de los humanos en entradas difíciles: escaneos de baja calidad, escrituras árabes cursivas como el Nastaliq y la escritura a mano.
¿Qué es OCR?
OCR es una tecnología que identifica caracteres de libros impresos, documentos manuscritos o imágenes. Con esta tecnología, las empresas pueden transferir rápidamente documentos a sus sistemas digitales y las herramientas de análisis de datos pueden procesar los datos pertinentes.
¿Qué avances tecnológicos proporcionan el OCR actual?
Visión artificial
En la visión artificial, el OCR primero detecta caracteres uno a uno. Después, utiliza la clasificación de imágenes para identificar cada carácter. Si estos dos pasos funcionan correctamente, el OCR produce resultados precisos. Sin embargo, a veces los caracteres pueden estar demasiado cerca unos de otros y podrían no reconocerse. Por lo tanto, el OCR requiere más que las tecnologías de visión artificial.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Aunque el OCR identifica caracteres, esos caracteres forman palabras, oraciones y párrafos. La investigación en NLP ha dado lugar a numerosos algoritmos para corregir errores de reconocimiento de caracteres mediante métodos probabilísticos. Por ejemplo, los caracteres que faltan se pueden estimar utilizando el contexto.
Aprendizaje profundo supervisado
El OCR utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar su rendimiento. Los modelos de OCR aprenden de muestras de entrenamiento etiquetadas. Con suficientes ejemplos, pueden:
- Reconocer caracteres con diferentes fuentes. Cada carácter puede escribirse de muchas formas, y un gran conjunto de datos etiquetados ayuda al software de OCR a identificar los caracteres a pesar de las variaciones de fuente.
- Detectar errores y corregirlos. Las herramientas de OCR pueden omitir caracteres que no se pueden identificar. Al reconocer patrones en las muestras de entrenamiento, el OCR puede detectar esos errores y corregir sus propios errores.
Modelos de visión-lenguaje (VLMs)
El OCR está pasando de pipelines de varios pasos a modelos de visión-lenguaje (VLMs). Los sistemas de OCR tradicionales suelen utilizar herramientas independientes para la detección de texto, el reconocimiento de texto, el análisis de la composición y la extracción de tablas. Los VLMs combinan estas tareas en un único modelo.
Este cambio ha mejorado el rendimiento en documentos con:
- Tablas
- Formularios
- Fórmulas matemáticas
- Diseños complejos
- Texto e imágenes mixtos
Varios VLMs de código abierto aparecieron en 2025 y 2026, incluidos dots.ocr, GOT-OCR 2.0, DeepSeek-OCR, PaddleOCR-VL, olmOCR y GLM-OCR. Muchos pueden ejecutarse en una única GPU y lograr buenos resultados en benchmarks de comprensión de documentos.
Las opciones comerciales como Mistral OCR, Gemini y los modelos GPT también se utilizan para el análisis de documentos y la extracción de información.
Una tendencia notable es el auge de modelos más pequeños centrados en OCR. Modelos como GLM-OCR y PaddleOCR-VL logran resultados competitivos en benchmarks a la vez que requieren significativamente menos parámetros que muchos modelos de visión-lenguaje de propósito general.
¿Cuáles son las limitaciones de las herramientas OCR?
OCR por sí solo no produce datos estructurados
OCR devuelve texto plano, no campos organizados. Para convertir un documento en datos estructurados, como las partidas de una factura, el OCR debe combinarse con otras herramientas.
Los OCRs todavía no pueden igualar la precisión humana en la mayoría de las aplicaciones.
Los errores incluyen leer mal las letras, saltarse letras ilegibles o combinar texto de columnas adyacentes o de pies de imagen. Aunque muchos factores afectan al rendimiento de las herramientas OCR, el número de errores depende de la calidad y la forma del texto, incluida la fuente utilizada.
Sin embargo, incluso con documentos de alta calidad, las herramientas OCR pueden cometer errores porque hay una gran variedad de formatos de documento, fuentes y estilos para cada carácter. Las limitaciones que impiden que las herramientas OCR alcancen una precisión del 100 % se pueden enumerar de la siguiente manera:
Limitaciones basadas en el documento
- Fondos de colores: Los patrones de fondo de colores pueden resultar problemáticos porque pueden disminuir el reconocimiento del texto.
- Textos borrosos o con reflejos: Las imágenes borrosas o con reflejos son difíciles de leer tanto para los humanos como para las computadoras.
- Documentos torcidos o no orientados: En situaciones en las que la imagen puede estar inclinada, el OCR tendrá más dificultades para identificar los caracteres porque el texto no está alineado.
Limitaciones basadas en el texto
- Variedad de letras: Las formas de las letras en algunos alfabetos son más difíciles de reconocer. Por ejemplo, como incluso los caracteres árabes impresos están en forma cursiva, el reconocimiento de caracteres se convierte en un desafío.
- Variedad de tipos y tamaños de fuente: Aunque es difícil reconocer todos los diferentes tipos de fuente, los caracteres demasiado pequeños o grandes también son difíciles de identificar.
- Caracteres parecidos: Algunos caracteres se parecen tanto que las herramientas OCR pueden no distinguirlos. Por ejemplo, es difícil diferenciar entre el número “0” y la letra “O”.
- Texto manuscrito: Como cada persona tiene su propia forma de escribir los caracteres, es posible que las herramientas OCR no reconozcan todos los caracteres con estilos diferentes.
¿Cómo medir la precisión del OCR?
La precisión suele medirse mediante la tasa de error de caracteres o la tasa de error de palabras, que cuenta cuántos caracteres o palabras equivoca la herramienta. Algunos benchmarks también utilizan la distancia de edición, que mide el número de cambios necesarios para que el texto coincida con el texto correcto.2
La precisión del OCR se puede medir por la proporción de caracteres de un texto que la herramienta OCR puede extraer sin errores. Por ejemplo, una precisión del 99 % significa que 990 de cada 1000 caracteres se reconocen correctamente.
Añadir como fuente preferida¿Existe alguna investigación activa para superar estas limitaciones?
Desde que se introdujo por primera vez, el OCR ha evolucionado y ahora se utiliza en casi todas las grandes industrias. Como todavía tiene áreas que mejorar, la investigación en OCR ha continuado. Los avances en visión artificial y algoritmos de aprendizaje profundo contribuyen a la mayor precisión de esta tecnología.
En este momento, las herramientas OCR pueden alcanzar más del 99 % de precisión en textos mecanografiados. Sin embargo, se desean niveles de precisión más altos, ya que las empresas siguen recurriendo a la intervención humana para comprobar posibles errores.
El foco actual de la investigación en tecnología OCR se centra principalmente en el reconocimiento de escritura a mano y de texto cursivo.
A principios de 2026, se presentaron nuevos modelos de OCR de código abierto:
PaddleOCR-VL-1.5, presentado en enero de 2026, afirmó superar a los mejores modelos al alcanzar una precisión del 95 % en el benchmark autorizado de análisis de documentos.3
RapidOCR v3.6.0 empaqueta modelos OCR (incluido PaddleOCR) para ejecutarse en entornos de ejecución comunes como ONNX Runtime y OpenVINO, con un enfoque en un despliegue local fácil y rápido.4
Reconocimiento de escritura a mano
La investigación sobre el reconocimiento de escritura a mano también aprovecha el movimiento dinámico que se crea durante el proceso de escritura para identificar los caracteres. Aunque el principal problema del reconocimiento de escritura a mano es la variedad de estilos de caracteres, la precisión del OCR en este ámbito mejora de forma constante pero lenta.
Puede leer nuestro benchmark de reconocimiento de escritura a mano si le interesa.
Reconocimiento de texto cursivo
Las letras unidas son claramente más difíciles de reconocer que los textos impresos. Esta situación provoca más errores en las herramientas OCR, y las formas de las letras no proporcionan suficiente información para que el software las perciba correctamente.
Alucinación
El OCR más antiguo podía leer mal u omitir caracteres. El OCR basado en VLM puede hacer algo diferente: inventar texto que nunca estuvo en la página. Esto ocurre más en documentos largos o densos y en figuras complejas. Como el texto inventado se lee con fluidez, los errores pueden ser más difíciles de detectar que una lectura errónea clásica.
Lecturas adicionales
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Estado de la tecnología OCR: ¿Está muerta o es un problema resuelto?}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ocr-technology}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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