Pesquisar centenas de relógios, acompanhar preços em diferentes mercados, cruzar informações de estoque, identificar mudanças de comportamento e organizar dados para uma decisão de compra são tarefas que, até pouco tempo atrás, poderiam consumir horas ou até dias de trabalho de uma equipe.
A inteligência artificial começa a encurtar esse caminho.
Em um dos mercados mais tradicionais do luxo, sistemas capazes de analisar grandes volumes de dados, automatizar processos e até auxiliar na criação de produtos começam a assumir tarefas que historicamente dependeram de trabalho manual.
O movimento já aparece nos números. O Swiss Watch Industry Study 2025, da Deloitte, realizado a partir de uma pesquisa com 111 executivos seniores do setor, mostra que 29% dos entrevistados planejavam utilizar inteligência artificial como suporte ao desenvolvimento criativo de produtos, ante 20% em 2023.
A mudança não significa necessariamente substituir profissionais. Em diferentes etapas da cadeia, a tecnologia começa a ser utilizada para reduzir o tempo gasto entre encontrar uma informação e transformá-la em uma decisão.
Para Renan Bastos, que atua no mercado profissional de relógios de luxo nos Estados Unidos, é justamente a capacidade de processar informação em escala que torna essa transformação relevante.
“Não existe necessariamente falta de informação. Existe informação demais, só que completamente espalhada. O desafio é transformar tudo isso em dados que realmente ajudem alguém a tomar uma decisão”, afirma Renan Bastos.
O problema deixou de ser encontrar informação
No mercado secundário, um mesmo relógio pode estar sendo oferecido simultaneamente por diferentes vendedores, cidades e países, com variações de ano, configuração, condição, documentação e preço.
Multiplique isso por dezenas ou centenas de referências acompanhadas por uma operação e o volume de informação cresce rapidamente.
É nesse ponto que inteligência artificial, automação e análise de dados começam a ocupar um espaço que antes dependia de profissionais procurando, comparando e organizando informações manualmente.
Sistemas podem acompanhar ofertas, identificar alterações de preços, cruzar dados externos com estoques internos e sinalizar movimentos que merecem atenção.
Uma referência que começa a aparecer com maior frequência no mercado, vendedores reduzindo preços ou uma peça em estoque posicionada acima das ofertas disponíveis podem representar sinais relevantes para uma decisão de compra ou venda.
Na operação liderada por Renan Bastos, por exemplo, ferramentas internas passaram a ser utilizadas para pesquisar referências, acompanhar ofertas, comparar preços e cruzar informações externas com o próprio inventário.
A diferença, segundo ele, está menos em fazer perguntas a uma inteligência artificial e mais em integrá-la a processos estruturados.
“A gente não usa IA como Google. Muita gente usa IA como um Google para preguiçoso, faz uma pergunta rápida e usa a primeira resposta sem checar nada. Aqui a IA funciona como processador de dados dentro de um sistema. Ela não substitui a decisão, ela organiza tudo que precisa existir antes da decisão”, resume Renan Bastos.
Experiência não desaparece, ganha uma nova ferramenta
A entrada da inteligência artificial também levanta uma questão inevitável para uma indústria construída sobre conhecimento especializado: se sistemas conseguem analisar milhares de informações em segundos, o que acontece com a experiência acumulada durante anos por um profissional?
Na visão de Renan Bastos, as duas coisas não precisam ocupar lados opostos.
“Você pode ter vinte anos de experiência e isso continuará tendo um valor enorme. Mas experiência e dados não precisam competir.”
O conhecimento humano continua necessário para interpretar contexto, avaliar a condição física de uma peça, entender procedência, negociar e identificar características que nem sempre aparecem claramente em uma base de dados.
O que começa a mudar é o trabalho anterior a essas decisões.
Em vez de dedicar horas à busca, separação e organização de informações, profissionais podem receber dados previamente estruturados e concentrar mais tempo nas etapas que exigem julgamento.
“A tecnologia precisa tirar da pessoa aquilo que é repetitivo e permitir que ela concentre energia na decisão. Quando você consegue fazer isso, não está simplesmente automatizando. Está aumentando a capacidade daquela pessoa.”
De semanas de criação a minutos
Nas próprias fabricantes, a inteligência artificial começa a chegar diretamente ao consumidor.
Em março de 2026, a Swatch ampliou globalmente o AI-DADA, ferramenta de inteligência artificial que permite criar a aparência de um relógio a partir de um comando escrito.
O consumidor descreve uma ideia e o sistema gera um design aplicado a um relógio da marca. Segundo a fabricante, o processo pode acontecer em menos de dois minutos.
O relógio resultante é individualizado e recebe a indicação “1/1” no fundo da caixa.
O exemplo ajuda a dimensionar como a tecnologia pode encurtar o intervalo entre uma ideia e sua materialização. Pesquisa de referências, interpretação de briefing e diferentes possibilidades visuais podem ser condensadas em uma interação entre consumidor e sistema.
Isso não significa eliminar o trabalho criativo humano que sustenta a identidade da marca. A própria ferramenta depende do universo visual desenvolvido pela Swatch ao longo de décadas.
O que muda radicalmente é a velocidade de determinadas etapas.
Indústria suíça também amplia o uso da IA
O movimento não está restrito a uma fabricante.
A pesquisa da Deloitte indica que empresas do setor vêm experimentando inteligência artificial tanto para ganhos de eficiência quanto para desenvolvimento criativo. Ferramentas de descoberta de produtos baseadas em IA também começam a complementar a experiência tradicional de varejo.
O cenário cria um contraste dentro de uma indústria profundamente ligada à tradição.
Enquanto consumidores continuam valorizando a experiência física de experimentar um relógio, observar acabamentos e conversar com especialistas, sistemas digitais ganham espaço nos bastidores e nas etapas que antecedem a compra.
A tendência, para Renan Bastos, não é necessariamente substituir essa experiência, mas retirar dela tarefas que não exigem intervenção humana.
Crescer sem multiplicar a equipe
Talvez uma das consequências mais relevantes da automação apareça na própria estrutura das empresas.
Tradicionalmente, aumentar significativamente o volume de uma operação exige ampliar também o número de profissionais responsáveis por acompanhar esse crescimento.
IA e automação começam a colocar essa relação em discussão.
Na RC Crown, empresa do mercado de relógios de luxo com operação baseada em Miami, na Flórida, a estratégia liderada por Renan Bastos tem sido desenvolver internamente uma infraestrutura tecnológica capaz de absorver parte desse aumento de complexidade.
A empresa informou ter superado US$ 114 milhões em receita entre 1º de janeiro e 6 de agosto de 2026, ultrapassando naquele período todo o faturamento registrado em 2025. Segundo informações divulgadas pela companhia, o avanço ocorreu com a mesma equipe comercial do ano anterior, sem contratação de novos vendedores para sustentar o crescimento.
Para Renan Bastos, o resultado exemplifica uma mudança na relação entre expansão e estrutura operacional.
“O crescimento não vem de adicionar pessoas para fazer mais trabalho. Vem de eliminar o trabalho que não deveria depender de uma pessoa em primeiro lugar. A gente fechou mais que o ano inteiro de 2025 com a mesma equipe de vendas de 2025. Isso não é sorte, é sistema.”
O dado não significa que crescimento deixe de exigir pessoas. A lógica é outra: identificar quais tarefas precisam necessariamente de experiência e relacionamento humano e quais podem ser absorvidas por sistemas.
IA não precisa fabricar o relógio para transformar o mercado
Quando inteligência artificial e relojoaria aparecem na mesma discussão, uma das imagens mais óbvias é a de uma máquina substituindo o trabalho de um artesão.
A transformação em curso, porém, pode estar acontecendo muito mais longe da bancada.
Pesquisar referências, organizar milhares de ofertas, comparar preços, cruzar inventários, identificar padrões, personalizar produtos e estruturar conhecimento são atividades que podem consumir uma quantidade significativa de horas.
É justamente nessa camada que a IA começa a ganhar relevância.
Um movimento mecânico ainda pode depender de profissionais altamente especializados para montagem e acabamento. Um relógio raro continua exigindo experiência para ser avaliado. Uma negociação de alto valor permanece ligada a relacionamento e confiança.
O que muda é a quantidade de trabalho necessária antes de chegar a esses momentos.
Para Renan Bastos, tratar inteligência artificial apenas como uma ferramenta capaz de responder perguntas significa explorar uma parcela pequena de seu potencial.
“Tecnologia não substitui conhecimento. Ela permite que o conhecimento seja utilizado de uma maneira muito mais eficiente. O erro é tratar IA como um mecanismo de busca mais rápido. O ganho de verdade está em construir sistema em cima dela.”
Em um mercado no qual uma única decisão pode envolver dezenas ou centenas de milhares de dólares, velocidade por si só não resolve o problema. A vantagem passa pela capacidade de reunir informação, organizá-la e colocá-la diante de quem precisa decidir.
A inteligência artificial não está substituindo os séculos de tradição que sustentam a alta relojoaria. Está mudando algo bem mais imediato: quanto trabalho é necessário para transformar informação em decisão.
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