La transición energética en el sector residencial exige métodos ágiles y precisos para evaluar el rendimiento de los edificios sin depender exclusivamente de inspecciones presenciales. Los certificados de eficiencia energética proporcionan una base normativa, pero su alcance geográfico y temporal resulta limitado para planes de rehabilitación a gran escala. Surge así la necesidad de modelos predictivos que integren fuentes de datos diversas: variables tabulares de los certificados, descripciones textuales libres redactadas por técnicos y características espaciales derivadas de sistemas de información geográfica (GIS), como la geometría de la huella, la altura, el área y la orientación del inmueble. Un enfoque multimodal con mecanismos de gating permite que el modelo aprenda, muestra a muestra, qué tipo de información es más relevante para predecir la calificación energética y el impacto ambiental, ofreciendo además interpretabilidad sobre los factores que más influyen en el resultado. Estudios recientes en zonas urbanas densas demuestran que esta fusión supera a los modelos unimodales y bimodales, y que los pesos de las puertas de decisión revelan, por ejemplo, una alta dependencia del texto del evaluador, mientras que herramientas de atribución como SHAP destacan el combustible principal, la forma constructiva y la antigüedad del edificio. La aplicación práctica de estos modelos va más allá de la predicción: permiten simular escenarios concretos de rehabilitación, como mejoras en el aislamiento de muros y cubiertas o la sustitución de acristalamientos, proyectando ahorros en costes energéticos anuales y reducción de emisiones de CO₂ equivalente. Para que estas capacidades lleguen a gestores de parques inmobiliarios, administraciones públicas y empresas de eficiencia energética, resulta clave contar con plataformas tecnológicas que integren la captura, limpieza y modelado de datos de forma escalable. Aquí es donde Q2BSTUDIO aporta su experiencia en el desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida que orquestan flujos multimodales, combinando inteligencia artificial con servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones robustas y seguras. La ciberseguridad de los datos sensibles de los edificios se aborda mediante protocolos de pentesting, mientras que los resultados de las simulaciones se visualizan a través de servicios inteligencia de negocio como power bi, facilitando la toma de decisiones informadas. Los agentes IA pueden incluso automatizar la generación de informes de rehabilitación, y las capacidades de ia para empresas permiten entrenar modelos propietarios con datos locales. Incorporar un enfoque de ia para empresas en la predicción del rendimiento energético no solo acelera la transición hacia viviendas descarbonizadas, sino que transforma la manera en que se priorizan las intervenciones, pasando de inspecciones puntuales a análisis continuos y escalables a nivel de ciudad. Este tipo de soluciones, al fusionar datos heterogéneos con técnicas avanzadas de aprendizaje, representa un paso firme hacia la planificación urbana basada en evidencia cuantitativa y hacia el cumplimiento de los objetivos de neutralidad climática en el sector residencial.