La estimación de la volatilidad y la regresión por cuantiles son áreas de investigación activas relevantes en estadística, aprendizaje automático y econometría. En este trabajo, proponemos dos procedimientos para estimar las varianzas locales en problemas de regresión genérica utilizando suavizadores de núcleo. Los esquemas propuestos pueden aplicarse en escenarios multidimensionales (no solo para análisis de series temporales) y fácilmente en un marco de múltiples salidas también. Además, permiten la posibilidad de proporcionar una estimación de incertidumbre utilizando una técnica de suavizado de núcleo genérica. Varios experimentos numéricos muestran los beneficios de los métodos propuestos, incluso en comparación con las técnicas de referencia. Uno de estos experimentos implica un análisis de conjunto de datos reales.