Digitale Daten müssen beständig gepflegt und aktualisiert werden. Dies haben auch Bibliotheken als Herausforderung der digitalen Transformation ihrer Bestände erkannt (vgl. Kempf 2015: 277–278). Werden lernende Systeme für die Text- und Strukturerkennung genutzt, können diese in absehbaren Intervallen verbessert werden.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn7" /> Denn die Verbesserung bestehender Algorithmen sowie die Nutzung zusätzlicher oder verbesserter Trainingsdaten führt auch zu besseren Ergebnissen in der Text- und Strukturerkennung, wie sich beispielsweise im GoogleBooks-Projekt<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="8" target="ftn8" /> zeigt. Diese wiederkehrende Prozessierung muss konzeptionell berücksichtigt werden.