La gestión de datos faltantes en series temporales representa uno de los desafíos técnicos más complejos en sectores como la energía eléctrica, donde cada valor ausente puede propagarse a decisiones críticas de despacho y planificación. Los enfoques generativos tradicionales ofrecen buena precisión reconstructiva, pero carecen de garantías de cobertura en muestras finitas, lo que los hace insuficientes para entornos regulados. En este contexto surge SPLICE, un marco modular que combina codificación latente autorregresiva con métodos de inferencia conforme adaptativa. SPLICE utiliza un codificador JEPA para proyectar segmentos diarios de carga en un espacio latente de 64 dimensiones, seguido de un puente condicional que genera trayectorias candidatas para huecos temporales mediante flujo de muestreo. La variante con matching de flujo logra una calidad comparable a los modelos DDIM con solo 5-10 pasos ODE, acelerando el proceso entre 5 y 10 veces. Esto resulta especialmente relevante cuando se evalúa sobre trece conjuntos de datos de carga eléctrica, donde SPLICE obtiene el menor error cuadrático medio (0,056) y gana en 18 de 32 configuraciones de hueco frente a cinco líneas base consolidadas. La capa de inferencia conforme adaptativa (ACI) proporciona bandas de predicción con cobertura empírica del 93 al 95 %, corrigiendo fallos de subcobertura de hasta 7,5 puntos porcentuales que presentan los métodos estáticos. Además, el codificador JEPA entrenado con nueve flujos propietarios se trasfiere a cuatro dominios no vistos, igualando o superando a los oráculos por conjunto con solo un ajuste fino rápido del puente condicional. Esta arquitectura demuestra que es posible combinar la expresividad de la difusión latente con garantías estadísticas sin depender de suposiciones paramétricas rígidas, un avance significativo para aplicaciones de monitorización energética y mantenimiento predictivo. En Q2BSTUDIO entendemos que la fiabilidad de los datos es tan importante como la capacidad de procesarlos. Por ello ofrecemos ia para empresas que integran modelos generativos con control de incertidumbre, así como aplicaciones a medida para entornos industriales donde cada imputación debe estar respaldada por intervalos de confianza. Nuestra experiencia en servicios cloud aws y azure permite desplegar estos sistemas a escala, mientras que las capas de ciberseguridad garantizan la integridad de los pipelines de datos críticos. Además, combinamos técnicas de generación latente con servicios inteligencia de negocio y power bi para transformar series temporales imputadas en dashboards accionables, habilitando a los equipos de planificación con agentes IA capaces de recomendar decisiones en tiempo real. El verdadero valor de SPLICE no reside solo en su precisión, sino en su capacidad para ofrecer garantías cuantificables, un requisito que trasciende el ámbito energético y se extiende a finanzas, logística y salud. La integración de conformidad adaptativa con representaciones latentes aprendidas abre la puerta a sistemas de imputación que los reguladores y auditores puedan validar, acercando la inteligencia artificial a escenarios donde el riesgo debe medirse, no solo minimizarse. En Q2BSTUDIO trabajamos para que cada pieza de software a medida incorpore estas garantías desde el diseño, combinando lo mejor de la investigación académica con la robustez que exige la producción empresarial.