La gestione dei contratti rappresenta una sfida cruciale per le organizzazioni moderne, poiché questi documenti contengono informazioni economiche, legali e operative di elevata importanza. La loro eterogeneità strutturale, il linguaggio tecnico-legale e la presenza di allegati o scansioni rendono l’analisi manuale un processo complesso, dispendioso e soggetto a errori. Questa tesi presenta lo sviluppo di un framework, realizzato in collaborazione con Sprint Reply, che sfrutta tecniche di Generative Artificial Intelligence per la classificazione e l’estrazione automatica di entità da diverse tipologie contrattuali. Il sistema integra Large Language Models multimodali, capaci di combinare input testuali e visivi, e adotta un’architettura modulare e configurabile, compatibile con provider quali OpenAI, Azure, Google e soluzioni open-source.