PwC e AWS demonstram sistema de IA para análise de contratos com redução de verificação até 90%

PwC e AWS apresentaram AIDA — um sistema para análise de contratos que transforma longos contratos não estruturados em dados estruturados e respostas em linguagem natural. A plataforma é construída na AWS e usa o Amazon Bedrock para encontrar termos-chave, prazos e obrigações sem busca manual em dezenas de páginas.

Como o AIDA Funciona

O AIDA foi projetado para advogados, equipes de conformidade e compras — áreas onde o volume de contratos cresce mais rápido do que os recursos para lê-los. Em vez da busca tradicional por palavras-chave, o sistema combina OCR, regras de extração personalizadas e modelos LLM no Amazon Bedrock. A equipe recebe não apenas frases encontradas, mas campos estruturados vinculados a fragmentos específicos do contrato. Isso remove parte da carga manual das equipes que normalmente coletam esses dados manualmente para reconciliação, contabilidade e relatórios.

Em uma demonstração, PwC carregou amostras do conjunto de dados jurídico aberto CUAD no sistema. AIDA então cria uma representação semântica dos documentos, indexa-a e usa Retrieval-Augmented Generation para responder perguntas com base no texto do contrato. Isso é importante para cenários legais: a resposta pode ser verificada por uma referência ao parágrafo original, em vez de confiar no modelo quando se trata de prazos, penalidades ou obrigações das partes.

Três Modos Principais

A ideia principal por trás do AIDA não é uma única interface para conversar com um PDF, mas vários modos para diferentes etapas da análise de contratos. A AWS destaca três cenários básicos que geram os maiores ganhos de tempo:

• Extração baseada em modelo — a equipe define campos uma única vez, como data de término, condições de renovação ou direitos de uso, e depois aplica as mesmas regras a milhares de contratos.
• Conversa sobre um único documento — você pode perguntar ao sistema sobre uma data específica, obrigação ou restrição e obter uma resposta vinculada ao local necessário no texto.
• Conversa abrangente do projeto — AIDA compara vários contratos simultaneamente, busca cláusulas comuns, diferenças em obrigações e consolida os achados em uma única resposta.
• Filtragem por metadados — os resultados podem ser limitados por tipo de contrato, data, unidade de negócios ou jurisdição para evitar misturar diferentes classes de documentos.

Segundo a PwC, em implantações de clientes, o AIDA reduziu o tempo de revisão manual de contratos em até 90%. A AWS também cita um exemplo de um grande estúdio de cinema e televisão onde o sistema acelerou similarmente a pesquisa de direitos de licença: identifica direitos de transmissão, streaming, cinematográficos e derivados para entender rapidamente o que pode ser exibido, reempacotado ou lançado em novos mercados. Para mídia e entretenimento, isso é especialmente importante, porque o custo de um erro de direitos geralmente é maior que o custo da automação em si.

Segurança e Integrações de Sistema

A arquitetura do AIDA é construída como um serviço corporativo, não um protótipo experimental. Possui AWS WAF, um balanceador de carga e NGINX na entrada, o acesso é gerenciado através do Amazon Cognito com integração ao Microsoft Entra ID ou Okta, e as permissões podem ser configuradas tanto no nível da aplicação quanto no nível do projeto. Os dados são criptografados em trânsito e em repouso: documentos e extrações de OCR são armazenados no Amazon S3, resultados estruturados no Amazon RDS.

Para lidar com grandes volumes, o sistema usa Amazon ECS no AWS Fargate e filas do Amazon SQS, portanto carregar centenas e milhares de documentos não bloqueia a interface. A busca vetorial é construída no Amazon Bedrock Knowledge Bases e Amazon OpenSearch Serverless, e o Guardrails no Amazon Bedrock trata da filtragem de conteúdo, proteção de dados pessoais e segurança de prompts. Antes de enviar resultados para sistemas a jusante, o AIDA pode incluir verificação human-in-the-loop, e os dados em si são passados para CLM, ERP, CRM e repositórios através de Lambda, EventBridge e SQS.

O Que Isto Significa

PwC e AWS demonstram como GenAI se move de demonstrações para processos específicos e caros para os negócios. Se o sistema realmente e consistentemente extrai campos, responde com citações e se integra ao CLM ou ERP, então o AI jurídico começa a se pagar não com promessas, mas com uma economia concreta: ciclos de revisão mais curtos, menos trabalho manual, identificação de riscos mais rápida e clareza sobre prazos e obrigações nos contratos.