En el ámbito de la modelización energética a escala urbana, uno de los mayores obstáculos es la disponibilidad de datos precisos y detallados sobre las características de los edificios. Obtener esta información mediante censos, inspecciones o registros públicos suele resultar costoso, lento o estar limitado por restricciones de privacidad. Para superar esta barrera, los enfoques basados en inteligencia artificial generativa están abriendo nuevas posibilidades, como la creación de datasets sintéticos de viviendas a partir de fuentes accesibles como imágenes satelitales y registros catastrales. Un pipeline multimodal que combine visión por computadora, modelos de lenguaje y simulación puede generar datos realistas sin necesidad de acceder a información sensible. Este tipo de tecnología, que integra ia para empresas, permite no solo reducir la dependencia de datos costosos, sino también escalar análisis como la eficiencia energética, la planificación de renovaciones o la simulación urbana. Implementar estas soluciones requiere un desarrollo cuidadoso de cada componente: desde la extracción de características visuales hasta la validación estadística de los datos generados. En este contexto, contar con un equipo experto en aplicaciones a medida y software a medida resulta clave para adaptar estos flujos a las necesidades específicas de cada proyecto. Además, la infraestructura tecnológica subyacente, apoyada en servicios cloud aws y azure, garantiza el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de imágenes y tablas. La ciberseguridad también juega un papel fundamental al manejar datos de origen público que podrían combinarse con información interna, protegiendo así la integridad de los sistemas. Para las organizaciones que buscan transformar esta innovación en ventaja competitiva, los agentes IA y las herramientas de inteligencia de negocio como power bi permiten visualizar y explotar los datasets sintéticos generados, facilitando la toma de decisiones estratégicas. Q2BSTUDIO ofrece experiencia en el diseño e implementación de estos pipelines multimodales, combinando capacidades de servicios cloud aws y azure con un profundo conocimiento en inteligencia artificial para crear soluciones escalables y robustas. Desde la generación de datos sintéticos hasta su integración en modelos energéticos, el enfoque modular descrito representa un avance significativo para democratizar la investigación en eficiencia edilicia, especialmente en regiones donde los datos son escasos o inaccesibles.