PwC e AWS apresentam sistema de IA para análise de contratos que reduz a revisão em até 90%

A PwC e a AWS apresentaram o AIDA, um sistema de análise de contratos que transforma documentos longos e não estruturados em dados estruturados e respostas em linguagem natural. A plataforma roda na AWS e usa o Amazon Bedrock para localizar cláusulas-chave, prazos e obrigações sem que alguém precise vasculhar dezenas de páginas manualmente.

Como o AIDA funciona

O AIDA foi pensado para equipes jurídicas, de compliance e de compras, áreas em que o volume de contratos cresce mais rápido do que a capacidade de lê-los. Em vez da tradicional busca por palavras-chave, o sistema combina OCR, regras de extração personalizadas e LLMs disponíveis no Amazon Bedrock. Como resultado, a equipe recebe campos estruturados vinculados a trechos específicos do contrato, e não somente frases encontradas. Isso alivia parte da carga das equipes que normalmente reúnem esses dados à mão para aprovações, controle e relatórios.

Na demonstração, a PwC carregou no sistema amostras do CUAD, um dataset jurídico aberto. Em seguida, o AIDA gera uma representação semântica dos documentos, faz a indexação e usa Retrieval-Augmented Generation para responder perguntas com base no texto do contrato. Isso é importante em cenários jurídicos: a resposta pode ser conferida pelo link para o parágrafo original, sem precisar confiar cegamente no modelo quando o assunto envolve prazos, multas ou obrigações das partes.

Três modos principais

A proposta central do AIDA vai além de uma interface única para conversar com PDFs: são vários modos voltados a diferentes etapas da análise contratual. A AWS destaca três cenários básicos que trazem o maior ganho de tempo: extração em massa de campos por templates, perguntas pontuais sobre um único documento e busca transversal em todo um conjunto de acordos. Com isso, o serviço atende tanto à classificação inicial de um grande volume de contratos quanto a verificações rápidas durante negociações ou auditorias.

• Extração por templates — a equipe define uma única vez campos como prazo de rescisão, condições de renovação ou direitos de uso e depois aplica as mesmas regras a milhares de contratos.
• Chat sobre um documento — é possível perguntar ao sistema sobre uma data, obrigação ou restrição específica e receber uma resposta vinculada ao trecho correspondente do texto.
• Chat global por projeto — o AIDA compara vários contratos ao mesmo tempo, identifica cláusulas comuns e diferenças nas obrigações e consolida as conclusões em uma única resposta.
• Filtragem por metadados — os resultados podem ser refinados por tipo de contrato, data, unidade de negócio ou jurisdição, para não misturar classes diferentes de documentos.

Segundo a PwC, em implementações com clientes, o AIDA reduziu o tempo de revisão manual de contratos em até 90%. A AWS cita ainda o exemplo de um grande estúdio de cinema e TV, onde o sistema também acelerou a pesquisa de direitos de licenciamento: ele identifica direitos de broadcast, streaming, theatrical e derivative rights, o que ajuda a entender mais rápido o que pode ser exibido, reempacotado ou levado a novos mercados. Para mídia e entretenimento, isso pesa especialmente, porque o custo de um erro envolvendo direitos costuma superar o custo da própria automação.

Segurança e integrações de sistema

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

Para processar grandes volumes, o sistema usa Amazon ECS no AWS Fargate e uma fila do Amazon SQS, de modo que o upload de centenas ou milhares de documentos não trava a interface. A busca vetorial roda sobre o Amazon Bedrock Knowledge Bases e o Amazon OpenSearch Serverless, enquanto os Guardrails do Amazon Bedrock cuidam da filtragem de conteúdo, da proteção de dados pessoais e da segurança dos prompts. Antes de enviar os resultados para sistemas downstream, o AIDA pode incluir uma etapa de revisão human-in-the-loop; os dados seguem então para CLM, ERP, CRM e repositórios via Lambda, EventBridge e SQS.

O que isso significa

PwC e AWS mostram como a GenAI está saindo das demonstrações e entrando em processos específicos e caros para as empresas. Se o sistema de fato extrair campos de forma consistente, responder com citações e se integrar a CLM ou ERP, a IA jurídica passa a se pagar com economia concreta, e não com promessas: ciclos de revisão mais curtos, menos trabalho manual e identificação mais rápida de riscos, prazos e obrigações nos contratos.