La creciente demanda de entornos inteligentes en interiores ha impulsado el desarrollo de sistemas que integran detección, comunicación y computación, conocidos como ISCC. En este contexto, las ondas milimétricas ofrecen un gran ancho de banda y precisión para estimar la posición y el movimiento de las personas, pero su rendimiento depende de una asignación cuidadosa de recursos como la potencia de sensado y la capacidad de procesamiento. Un enfoque prometedor consiste en emplear la cota de Cramér-Rao (CRB) como guía para optimizar estos recursos, minimizando el error en la predicción de poses humanas a corto plazo, lo cual permite anticipar trayectorias y planificar la asignación de ancho de banda o energía en sistemas de comunicaciones de baja latencia. La clave está en modelar cómo la potencia de sensado afecta la incertidumbre en la estimación de distancia y cómo los modelos de predicción basados en arquitecturas adaptativas, como las redes Mamba con profundidad variable, pueden ajustar su consumo computacional según la precisión requerida. Este tipo de optimización conjunta no solo mejora la eficiencia, sino que abre la puerta a aplicaciones en domótica, monitorización de salud y entornos laborales colaborativos, donde la fiabilidad y la velocidad de respuesta son críticas. En este escenario, contar con soluciones de inteligencia artificial para empresas que permitan integrar sensores mmWave con algoritmos de predicción en tiempo real se vuelve esencial. Empresas como Q2BSTUDIO desarrollan software a medida y aplicaciones a medida que facilitan la implementación de marcos de asignación de recursos basados en CRB, combinando capacidades de ciberseguridad para proteger los datos de movimiento y servicios cloud AWS y Azure para escalar el procesamiento. Además, la incorporación de agentes IA y herramientas de inteligencia de negocio como Power BI permite visualizar y ajustar dinámicamente los parámetros del sistema, ofreciendo una visión integral del rendimiento. La combinación de estos elementos no solo reduce el error de predicción, sino que optimiza el uso de energía y recursos de cómputo en entornos con restricciones severas, allanando el camino hacia espacios interiores más inteligentes y adaptativos.