Escritório de advocacia dos EUA usa IA para cruzar precedentes na revisão de contratos

Uma ferramenta construída por um sócio, não por um time de produto

O escritório americano Sullivan & Cromwell criou um sistema interno chamado Agreement Analyzer para apoiar a revisão de contratos. Segundo case publicado pela OpenAI, a ferramenta nasceu como protótipo de uso individual, montado pelo sócio John Savva com o Codex, o agente de geração de código da OpenAI. Depois, em parceria com a própria OpenAI, o protótipo virou um sistema que vários advogados do escritório podem usar ao mesmo tempo.

Savva conta que o uso de IA no escritório começou em tarefas administrativas, como responder e-mail ou checar agenda. A mudança veio com a melhora da capacidade analítica dos modelos mais recentes.

Agora estamos vendo muito mais oportunidades de uso em tarefas jurídicas desafiadoras, como a análise profunda de contratos complexos.

Now, we're seeing many more opportunities for use in challenging legal tasks such as deep analysis of complex agreements.John Savva, sócio da Sullivan & Cromwell

Como a ferramenta cruza precedentes, playbook e prática de mercado

O fluxo de trabalho do Agreement Analyzer parte do contrato em rascunho. O advogado alimenta a ferramenta com o texto, seleciona os precedentes do próprio escritório que considera relevantes e adiciona um playbook: um documento com as posições do escritório e do cliente naquele tipo de negociação, além de informações sobre prática de mercado.

A partir daí, o sistema roda múltiplos ciclos de revisão sob diferentes perspectivas e sintetiza os resultados. A saída inclui um memorando apontando possíveis problemas no contrato e uma proposta de alterações marcadas no próprio texto (o equivalente a um controle de alterações), que o advogado pode aceitar, ajustar ou rejeitar.

Para quem revisa minuta todos os dias, esse desenho já diz algo importante: a ferramenta não substitui a comparação manual com cláusulas padrão do escritório, ela automatiza essa comparação e entrega o resultado organizado para checagem humana.

Agentes que se desafiam entre si para reduzir erro

A parte mais específica do sistema é o processo de verificação cruzada entre agentes de IA. Savva descreve uma arquitetura em que agentes especializados revisam o contrato em paralelo, cada um focado em um tipo de risco: desvios de prática de mercado, alocação de risco, interação entre cláusulas e ambiguidades que podem gerar litígio no futuro.

Depois, outros agentes desafiam essas conclusões antes de elas chegarem ao advogado. O resultado final separa três categorias: achados confirmados depois do desafio, achados descartados e questões não verificadas, mantidas no relatório com a ressalva de que não foram confirmadas. Essa separação é o que permite ao advogado decidir, caso a caso, quais pontos merecem virar alteração no contrato final.

Savva é direto sobre o que torna esse tipo de saída confiável: a rastreabilidade da fonte.

Se uma ferramenta de IA faz uma afirmação sobre prática de mercado, você precisa conseguir ver a fonte dessa informação.

If an AI tool makes a claim about market practice, you need to be able to see the source of that information.John Savva, sócio da Sullivan & Cromwell

O que muda para quem revisa contrato no Brasil

O desenho descrito pela OpenAI não é exclusivo de escritório americano: qualquer banca ou departamento jurídico que use ChatGPT Enterprise (a versão corporativa do ChatGPT) pode montar uma versão simplificada do mesmo fluxo, alimentando o modelo com precedentes próprios e um playbook de posições recorrentes.

A tabela abaixo resume, a partir do que o caso descreve, o que fica com a ferramenta e o que continua sendo decisão do advogado:

Três cuidados não aparecem no case da OpenAI, mas valem para quem for reproduzir a ideia em escritório brasileiro. Primeiro, dado de cliente em minuta de contrato é informação sensível: antes de subir qualquer rascunho a uma ferramenta de IA, vale confirmar com o fornecedor as condições de uso de dados do contrato de licenciamento, o que normalmente é a diferença entre um plano corporativo e o ChatGPT de uso pessoal.

Segundo, a Lei Geral de Proteção de Dados não deixa de se aplicar porque quem processou o texto foi uma IA: se o contrato tiver dado pessoal de terceiro, a análise de risco sobre compartilhamento continua sendo do escritório. Terceiro, a responsabilidade pelo parecer final e pela peça protocolada continua sendo do advogado que assina, exatamente como Savva descreve: a ferramenta amplia a análise, não substitui o julgamento.

Não se trata de substituir advogados. Trata-se de oferecer uma ferramenta para que os advogados façam análises mais profundas e encontrem mais autoridade e precedentes, entregando um produto de qualidade ainda maior para os clientes.

It's not about replacing lawyers. It's about providing a tool for lawyers to do deeper analyses and find more authority and precedents to provide an even higher quality product for their clients.John Savva, sócio da Sullivan & Cromwell

O que ainda está em aberto

O escritório diz que pretende expandir o uso de IA para mais etapas de pesquisa e redação jurídica, apoiado em modelos com raciocínio mais forte. Savva cita como exemplo o GPT-6 Astra, modelo de raciocínio da OpenAI usado internamente, dizendo que ele reduziu um gargalo da geração anterior.

O Astra realmente fez as coisas avançarem em termos da qualidade do raciocínio disponível, e isso tem sido o gargalo no passado.

Astra's really moved things forward in terms of the quality of the reasoning that's available, and that has been the bottleneck in the past.John Savva, sócio da Sullivan & Cromwell

O material divulgado pela OpenAI não traz número de contratos revisados, taxa de erro da ferramenta nem custo de operação: é um relato do escritório sobre como organizou o fluxo, não um estudo independente. Para quem avalia adotar algo parecido, isso significa testar com contrato de baixo risco antes de confiar a ferramenta em negociação que vale o cliente inteiro, e manter o hábito de checar a fonte de cada afirmação sobre prática de mercado, como o próprio Savva recomenda.

Fonte 1: OpenAI News (https://openai.com/index/sullivan-cromwell)

Title: Sullivan & Cromwell brings legal expertise into agreement review

URL Source: https://openai.com/index/sullivan-cromwell

Markdown Content: For lawyers at Sullivan & Cromwell, reviewing a draft agreement includes weighing its terms against relevant precedents, using approaches based on the Firm's experience and being mindful of a client's priorities. The firm's Agreement Analyzer brings those inputs into a single review workflow, producing analysis and proposed changes that lawyers can inspect and refine.

"I think AI will . . . allow lawyers to focus on the areas where their judgment is most important . . . so they can concentrate on the questions that are most critical for their clients."

—John Savva, Partner, Sullivan & Cromwell

Bringing firm expertise into agreement review

Though AI was initially used most for repetitive, administrative tasks like drafting email responses or checking calendars, Savva finds that recent improvements in AI models' analytical capabilities have changed its usage. "Now, we're seeing many more opportunities for use in challenging legal tasks such as deep analysis of complex agreements," he says.

Agreement Analyzer helps lawyers compare corresponding provisions across precedents and track how those provisions interact.

Sullivan & Cromwell partner John Savva developed Agreement Analyzer as a single-user proof of concept built with Codex. He then collaborated with OpenAI on improving the quality of outputs, enhancing efficiency through parallel processing and transforming the application into a tool that could be used by multiple lawyers at the same time.

Agreement Analyzer integrates Sullivan & Cromwell's workflows, curated firm precedents, negotiating playbooks and ChatGPT Enterprise. After inputting a draft agreement into the tool, a lawyer can add their own selected precedents and a playbook with firm and client positions, as well as information on market practice. The tool performs multiple review cycles from different perspectives, synthesizes the outputs, helps identify potential issues and returns a memorandum and proposed tracked changes for a lawyer to review, adapt or reject.

"It's not about replacing lawyers. It's about providing a tool for lawyers to do deeper analyses and find more authority and precedents to provide an even higher quality product for their clients."

Making sources and uncertainty visible

Savva emphasizes that what makes an AI tool's output trustworthy is full transparency. "If an AI tool makes a claim about market practice, you need to be able to see the source of that information," he says.

Savva describes an application in which agents develop conclusions and other agents challenge them in an adversarial process. In a potential use case, specialized agents review the agreement in parallel for such things as market deviations and risk allocation, interactions between clauses, and ambiguities that could impact litigation. The results distinguish findings supported after challenge by other agents, dismissed findings, and unverified issues retained with qualifications. Lawyers can inspect the issues, their supporting explanations, and the relevant precedents, then decide which findings warrant changes in the final markup.

What's next

Sullivan & Cromwell is continuing to explore tools shaped around specific legal tasks. For Savva, stronger analytical capabilities create an opportunity to support more of the research and writing process.

Savva points to advances in reasoning capabilities with GPT‑6 Astra: "Astra's really moved things forward in terms of the quality of the reasoning that's available, and that has been the bottleneck in the past," he says.

Fonte: OpenAI News