La empresa mexicana desarrolló LUCA Bot, un agente que permite consultar diez años de información financiera con preguntas escritas en lenguaje natural. Cerca de 100 altos ejecutivos ya tienen acceso a la herramienta.
Un directivo quiere saber cómo se comportó el EBITDA de Cemex en determinada región frente al presupuesto. La información existe, pero encontrarla puede significar abrir reportes, localizar los datos correctos, compararlos y convertirlos en una respuesta que permita tomar una decisión.
Cemex decidió probar otro camino: preguntárselo a una inteligencia artificial.
La compañía mexicana desarrolló LUCA Bot, un agente financiero que permite a sus ejecutivos consultar información interna mediante preguntas escritas en lenguaje natural. El sistema procesa más de 120 indicadores de desempeño distribuidos por región, país y planta, y puede consultar una década de información de la empresa.
Cerca de 100 altos ejecutivos ya tienen acceso.
La idea detrás de LUCA parece sencilla: convertir enormes cantidades de información financiera en algo parecido a una conversación.
Un directivo puede pedir una comparación entre el EBITDA de diferentes regiones y el presupuesto, consultar ventas o revisar el desempeño de determinadas operaciones sin tener que comenzar buscando personalmente la información entre diferentes reportes.
Detrás de esa conversación, sin embargo, hay miles de datos financieros y económicos internos de Cemex.
De buscar el dato a preguntar por él
Buena parte de la conversación alrededor de la inteligencia artificial empresarial se ha concentrado en producir cosas: escribir textos, crear presentaciones, generar imágenes o programar. El caso de Cemex muestra otro uso posiblemente más interesante para una organización: utilizar IA como puerta de entrada al conocimiento que la propia empresa ya posee.
LUCA Bot fue desarrollado con Microsoft Foundry y modelos de Azure OpenAI. También utiliza Azure AI Search, Cosmos DB, App Service, Teams y Azure Storage. Para el usuario, sin embargo, toda esa infraestructura queda detrás de una experiencia mucho más sencilla: en lugar de aprender dónde vive determinado indicador o quién tiene acceso al reporte que lo contiene, el ejecutivo plantea directamente qué necesita saber.
Eso resulta especialmente relevante en una compañía como Cemex, que opera plantas y negocios distribuidos por diferentes mercados y genera enormes cantidades de información operacional y financiera. LUCA puede trabajar actualmente con más de 120 indicadores, desglosarlos por región, país y planta y consultar diez años de histórico. La IA, en este caso, no intenta crear información nueva; busca hacer más accesible la que la organización ya produjo.
La confianza había que ganarla
Introducir una inteligencia artificial en decisiones financieras plantea un problema evidente: una respuesta convincente no necesariamente es una respuesta correcta. Por eso Cemex también tuvo que trabajar en la confianza de quienes utilizarían el sistema.
Un grupo de ejecutivos participó en la fase beta durante 2025 y recibió la herramienta con cierto escepticismo. Algunos comenzaron a someterla a preguntas complicadas para comprobar hasta dónde podían confiar en sus respuestas. En lugar de considerar esa resistencia un obstáculo, la compañía la incorporó al proceso de desarrollo.
El sistema se actualiza diariamente a partir de la retroalimentación de sus usuarios y Cemex utiliza semanalmente un conjunto de 500 preguntas para evaluar su desempeño. La compañía reporta actualmente una precisión de 92% al recuperar datos y 82% en análisis, una diferencia que también ayuda a entender dónde puede aportar valor la herramienta y dónde sigue siendo necesario el criterio humano.
Consultar cuánto vendió una región y pedirle a una IA que explique por qué ocurrió son problemas distintos. LUCA todavía requiere supervisión, pero precisamente ahí está una de las partes más interesantes del proyecto: Cemex puede medir su desempeño, detectar dónde falla y utilizar esos resultados para mejorar el sistema.
La IA también tuvo que aprender cómo trabaja Cemex
LUCA fue entrenado con más de 35,000 preguntas, pero el número importa menos que el propósito. Cemex no podía conectar simplemente un modelo de lenguaje a sus estados financieros y esperar que entendiera automáticamente qué necesita un director regional, cómo se consulta determinada métrica o qué información puede ver cada persona.
El agente incorpora instrucciones específicas, controles de acceso y más de 60 consultas previamente preparadas para necesidades frecuentes. Además, cada ejecutivo únicamente puede acceder a la información correspondiente a su región y línea de negocio. La tecnología tuvo que adaptarse a la manera en que funciona la organización para convertirse en una herramienta realmente utilizable.
Ese detalle también ofrece una lección para otras compañías que buscan implementar inteligencia artificial. Los modelos generales pueden proporcionar la capacidad tecnológica, pero el valor empresarial aparece cuando esa capacidad incorpora contexto, datos, reglas y necesidades específicas del negocio.
El experimento empieza a encontrar usuarios
Una de las señales más interesantes del proyecto está en cómo comenzó a propagarse. Después de las dudas iniciales, algunos ejecutivos empezaron a utilizar LUCA frente a otros compañeros durante reuniones y la herramienta ganó usuarios mediante recomendaciones internas. Actualmente recibe cientos de consultas mensuales.
La experiencia muestra otra posible vía para introducir inteligencia artificial dentro de una organización: en lugar de comenzar pidiendo a los trabajadores que “usen IA”, se puede comenzar por encontrar un problema suficientemente concreto para que quieran utilizarla. Para un ejecutivo de Cemex, ese problema puede ser tan sencillo como necesitar un dato y no saber inmediatamente dónde encontrarlo.
En ese contexto, LUCA cambia una parte pequeña pero importante del trabajo. La pregunta “¿dónde está esta información?” puede convertirse simplemente en una consulta directa al sistema.
Cemex ya piensa en llevar la idea más lejos
LUCA tampoco es el único proyecto de inteligencia artificial dentro de Cemex. La compañía ha desarrollado herramientas como TAVO, un copiloto generativo que funciona como experto técnico y comercial para su fuerza de ventas. También utiliza IA dentro de sus sistemas de relación con clientes y agentes virtuales capaces de resolver consultas frecuentes.
Su reporte integrado de 2025 señala que estas herramientas ya operan en determinadas unidades y fueron construidas sobre una arquitectura que permita replicarlas posteriormente en otras operaciones. El siguiente paso de LUCA apunta en una dirección parecida: Cemex ha planteado ampliar el concepto más allá de la alta dirección.
Un operador de planta, por ejemplo, podría consultar indicadores relacionados con el tiempo que permanecen detenidos los camiones y utilizar esa información para encontrar oportunidades operativas. Cambiarían los datos y las preguntas, pero se conservaría el mismo principio: permitir que las personas encuentren y utilicen mejor la información que la compañía ya tiene.
Ahí quizá esté la parte más replicable del caso Cemex. Una empresa que busca dónde comenzar a utilizar inteligencia artificial no necesariamente necesita imaginar una transformación gigantesca. Puede observar la información que ya produce, identificar dónde resulta difícil encontrarla o utilizarla y preguntarse qué saben nuestros sistemas que nuestra gente tarda demasiado en averiguar.
