La creciente adopción de agentes IA en entornos de borde plantea un desafío crítico que va más allá del rendimiento: la incapacidad de medir con precisión el consumo energético a nivel de proceso. En plataformas como el ASUS Ascent GX10 con SoC GB10 de NVIDIA, la ausencia de contadores de energía de CPU y de interfaces estándar de telemetría impide que desarrolladores y empresas optimicen sus cargas de trabajo. Esto no solo afecta la eficiencia operativa, sino que también limita la capacidad de cumplir objetivos de sostenibilidad. Para quienes construyen aplicaciones a medida y software a medida, contar con visibilidad energética es tan relevante como conocer los tiempos de ejecución. En Q2BSTUDIO entendemos que la transparencia en el consumo de recursos es fundamental para diseñar sistemas verdaderamente eficientes. Por eso, en nuestros proyectos de inteligencia artificial y servicios cloud aws y azure, priorizamos arquitecturas que permitan monitorizar cada componente. La falta de observabilidad en hardware propietario obliga a recurrir a soluciones externas de medición, como bridges de calibración con DC metering, pero esto no escala. La ciberseguridad también se ve afectada, ya que sin una atribución energética clara es difícil detectar anomalías en el comportamiento de los agentes IA. Nuestros servicios de inteligencia de negocio con power bi integran datos de consumo para ofrecer dashboards completos a nuestros clientes. Para las empresas que despliegan agentes IA, la recomendación es exigir estándares abiertos como SCMI powercap. En Q2BSTUDIO ofrecemos soluciones de ia para empresas que consideran estas limitaciones desde el diseño. Además, desarrollamos software a medida adaptado a las restricciones del hardware actual. La industria necesita evolucionar hacia una observabilidad energética como requisito de primer orden, y desde nuestro equipo impulsamos esa transformación.