Estado de la tecnología OCR: ¿Está muerta o es un problema resuelto?
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una de las áreas más tempranas de investigación en inteligencia artificial. Hoy en día, la tecnología OCR está 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 todo aquello 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 todavía están por detrás de los humanos en entradas difíciles: escaneos de baja calidad, escritura cursiva árabe como Nastaliq y la escritura a mano.
¿Qué es el OCR?
El 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 relevantes.
¿Qué avances tecnológicos hacen posible el OCR actual?
Visión por computadora
En visión por computadora, el OCR primero detecta los caracteres uno por uno. Luego, utiliza la 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 reconocerse. Por lo tanto, el OCR requiere más que tecnologías de visión por computadora.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Aunque el OCR identifica los 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 utilizando métodos probabilísticos. Por ejemplo, los caracteres faltantes pueden estimarse utilizando el contexto.
Aprendizaje profundo supervisado
El OCR utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar su rendimiento. Los modelos de OCR aprenden a partir 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 dataset etiquetado 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 saltarse caracteres que no se pueden identificar. 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 pipelines de varios pasos a modelos de visión-lenguaje (VLMs). Los sistemas de OCR tradicionales suelen utilizar herramientas separadas para la detección de texto, el reconocimiento de texto, el análisis de diseño y la 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 logrando 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 aumento de modelos más pequeños enfocados en OCR. Modelos como GLM-OCR y PaddleOCR-VL logran resultados competitivos en benchmarks requiriendo significativamente menos parámetros que muchos modelos de visión-lenguaje de propósito general.
¿Cuáles son las limitaciones de las herramientas de OCR?
El 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 detalle de una factura, el OCR debe combinarse con otras herramientas.
Los OCRs aún no pueden igualar la precisión humana en la mayoría de las aplicaciones.
Los errores incluyen la lectura incorrecta de letras, saltarse letras ilegibles o combinar texto de columnas adyacentes o pies de imagen. Aunque muchos factores afectan el rendimiento de las herramientas de OCR, el número 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 una precisión del 100% se pueden enumerar de la siguiente manera:
Limitaciones basadas en el documento
- Fondos de colores: Los patrones de fondo coloridos pueden ser 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 sesgados o no orientados: En situaciones donde la imagen puede estar sesgada, 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 convierte en un desafío.
- Variedad de tipos y tamaños de fuente: Si bien 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 parecidos que las herramientas de 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, las herramientas de OCR podrían no reconocer todos los caracteres con diferentes estilos.
¿Cómo medir la precisión del OCR?
La precisión generalmente se mide por la tasa de error de caracteres o la tasa de error de palabras, que cuenta cuántos caracteres o palabras la herramienta identifica 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 proporción 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¿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 industrias principales. 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 aumentar la 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 recurren a la intervención humana para verificar posibles errores.
El enfoque actual de la investigación en tecnología de OCR se centra principalmente en el reconocimiento de escritura a mano y el reconocimiento 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 de análisis de documentos autorizado.3
RapidOCR v3.6.0, empaqueta modelos de OCR (incluido PaddleOCR) para ejecutarse en runtimes 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 creado durante el proceso de escritura para identificar los caracteres. Si bien el principal problema del reconocimiento de escritura a mano es la variedad de estilos de caracteres, la precisión del OCR en esta área está mejorando de manera constante pero lenta.
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 que el software las perciba correctamente.
Alucinación
Los OCR más antiguos podían leer mal o saltarse 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. Debido a que el texto inventado se lee con fluidez, los errores pueden ser más difíciles de detectar que una lectura errónea clásica.
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},
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
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