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 en día, la tecnología OCR es relativamente madura y ya no se llama IA, lo cual es un buen ejemplo de la cita del ganador del Premio Pulitzer Douglas Hofstadter: IA es lo que aún no se ha hecho.1
En nuestro benchmark de OCR, DeltOCR, un LLM, lee correctamente más del 95 % de los caracteres en texto impreso.
Las herramientas de OCR aún están por detrás de los humanos en entradas difíciles: escaneos de baja calidad, escrituras árabes cursivas como Nastaliq, y escritura a mano.
¿Qué es el OCR?
El OCR es una tecnología que identifica caracteres de libros impresos, papeles escritos a mano 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 relevantes.
¿Qué avances tecnológicos proporcionan el OCR actual?
Visión por computadora
En visión por computadora, el OCR primero detecta caracteres uno por uno. Después, utiliza clasificación de imágenes para identificar cada carácter. Si estos dos pasos funcionan con éxito, el OCR produce resultados precisos. Sin embargo, a veces los caracteres pueden estar demasiado cerca unos de otros y podrían no ser reconocidos. Por lo tanto, el OCR requiere más que tecnologías de visión por computadora.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Aunque el OCR identifica caracteres, esos caracteres forman palabras, oraciones y párrafos. La investigación en PLN ha llevado a numerosos algoritmos para corregir errores de reconocimiento de caracteres usando métodos probabilísticos. Por ejemplo, los caracteres faltantes pueden estimarse usando 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 en una amplia gama de 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 pueden identificarse. Al reconocer patrones en las muestras de entrenamiento, el OCR puede detectar esos errores y corregir sus equivocaciones.
Modelos de visión-lenguaje (VLMs)
El OCR está pasando de tuberías de múltiples pasos a modelos de visión-lenguaje (VLMs). Los sistemas tradicionales de OCR a menudo emplean herramientas separadas para detección de texto, reconocimiento de texto, análisis de diseño y extracción de tablas. Los VLMs combinan estas tareas en un solo modelo.
Este cambio ha mejorado el rendimiento en documentos con:
- Tablas
- Formularios
- Fórmulas matemáticas
- Diseños complejos
- Texto e imágenes mezclados
Varios VLMs de código abierto aparecieron en 2025 y 2026, incluyendo dots.ocr, GOT-OCR 2.0, DeepSeek-OCR, PaddleOCR-VL, olmOCR, y GLM-OCR. Muchos pueden ejecutarse en una sola GPU mientras logran resultados sólidos en benchmarks de comprensión de documentos.
Opciones comerciales como Mistral OCR, Gemini, y 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 mientras requieren significativamente menos parámetros que muchos modelos de visión-lenguaje de propósito general.
¿Cuáles son las limitaciones de las herramientas de OCR?
OCR por sí solo no produce datos estructurados
El OCR devuelve texto plano, no campos organizados. Para convertir un documento en datos estructurados, como las líneas de una factura, el OCR debe combinarse con otras herramientas.
Los OCR aún no pueden igualar la precisión humana en la mayoría de las aplicaciones.
Los errores incluyen mala lectura de letras, saltarse letras ilegibles, o combinar texto de columnas adyacentes o leyendas de imágenes. Aunque muchos factores afectan el rendimiento de las herramientas de OCR, la cantidad de errores depende de la calidad y forma del texto, incluida la fuente utilizada.
Sin embargo, incluso con documentos de alta calidad, las herramientas de OCR pueden cometer errores porque hay una variedad de formatos de documento, fuentes y estilos para cada carácter. Las limitaciones que impiden que las herramientas de OCR alcancen el 100 % de precisión se pueden enumerar de la siguiente manera:
Limitaciones basadas en el documento
- Fondos de color: Los patrones de fondo coloridos pueden ser problemáticos porque pueden disminuir el reconocimiento de texto.
- Textos borrosos o con brillo: Las imágenes borrosas o con brillo son difíciles de leer tanto para humanos como para computadoras.
- Documentos inclinados o no orientados: En situaciones donde 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, dado que incluso los caracteres árabes impresos están en forma cursiva, el reconocimiento de caracteres se vuelve un desafío.
- Variedad de tipos y tamaños de fuente: Aunque es difícil reconocer todos los diferentes tipos de fuente, los caracteres demasiado pequeños/grandes también son difíciles de identificar.
- Caracteres similares: Algunos caracteres se ven tan similares que las herramientas de OCR pueden no distinguirlos. Por ejemplo, es difícil diferenciar entre el número “0” y la letra “O”.
- Texto escrito a mano: Como cada persona tiene su propia forma de escribir caracteres, es posible que las herramientas de OCR no reconozcan todos los caracteres con diferentes estilos.
¿Cómo medir la precisión del OCR?
La precisión se mide generalmente por la tasa de error de caracteres o la tasa de error de palabras, que cuenta cuántos caracteres o palabras la herramienta obtiene incorrectamente. Algunos benchmarks también utilizan la distancia de edición, que mide la cantidad de cambios necesarios para igualar el texto correcto.2
La precisión del OCR se puede medir por la porción de caracteres en un texto que la herramienta de 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¿Hay investigación activa para superar estas limitaciones?
Desde que se introdujo por primera vez, el OCR ha evolucionado y se utiliza en casi todas las industrias importantes ahora. Como todavía tiene áreas por mejorar, la investigación en OCR ha continuado. Los avances en visión por computadora y algoritmos de aprendizaje profundo contribuyen a la mayor precisión de esta tecnología.
En este momento, las herramientas de OCR pueden alcanzar más del 99 % de precisión en textos mecanografiados. Sin embargo, se desean niveles de precisión más altos ya que las empresas aún utilizan intervención humana para verificar posibles errores.
El enfoque actual de la investigación en tecnología OCR está principalmente en el reconocimiento de escritura a mano y el reconocimiento de texto cursivo.
A principios de 2026, se introdujeron 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 de OCR (incluido PaddleOCR) para ejecutarse en entornos de ejecución comunes como ONNX Runtime y OpenVINO, con un enfoque en una implementación local fácil y rápida.4
Reconocimiento de escritura a mano
La investigación sobre el reconocimiento de escritura a mano también aprovecha el movimiento dinámico creado durante el proceso de escritura para identificar caracteres. Si bien el principal problema con el reconocimiento de escritura a mano es la variedad de estilos de caracteres, la precisión del OCR en esta área está mejorando constantemente pero lentamente.
Puede leer nuestro benchmark de reconocimiento de escritura a mano si está interesado.
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 de OCR, y las formas de las letras no proporcionan suficiente información para permitir que el software las perciba correctamente.
Alucinación
El OCR antiguo podía malinterpretar u omitir caracteres. El OCR basado en VLMs puede hacer algo diferente: inventar texto que nunca estuvo en la página. Esto ocurre más en documentos largos o densos y en figuras complejas. Dado que el texto inventado se lee con fluidez, los errores pueden ser más difíciles de detectar que un error de lectura clásico.
Lectura adicional
- Benchmark de Reconocimiento de Escritura a Mano
- Benchmark de OCR de Facturas: Precisión de Extracción de LLMs vs OCRs
- Benchmark de OCR
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 ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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