Auch wenn es bislang nur beschränkte Erfahrungen mit dem Einsatz von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic"> machine learning</hi> bei der automatischen Erkennung von Text gibt, ist absehbar, dass die Verbesserungen zum Einsatz der Technologie führen werden. Mit dem Preis, dass Probleme des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic"> machine learnings </hi>mit eingeführt werden. Die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">biases</hi>, insbesondere die Perspektiven im Moment der Aufbereitung, von Trainingsdaten etwa, werden übernommen (Zundert 2016: 341). Im Kontext von automatisierter (Vor-)Aufbereitung von Bewerbungsdossiers oder nicht gender-gerechten Auswertungen von Informationsmassen wird das Probleme des Datenbias bei Methoden des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">machine learnings</hi> rasch sichtbar (Siehe dazu einen jüngeren Artikel aus dem britischen Guardian, Devlin 2017). Bei der Texterkennung mögen die Konsequenzen gesellschaftlich weniger gravierend ausfallen, problematisch und kritisch zu analysieren sind sie nichtsdestotrotz.