El cambio climático amenaza la sostenibilidad de los edificios históricos con el aumento de eventos climáticos extremos, lo que hace que la resiliencia energética sea crítica. Sin embargo, los estudios sobre resiliencia energética a menudo carecen de enfoques holísticos y prospectivos. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un marco conceptual que incluya cómo las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) pueden apoyar la resiliencia energética en edificios históricos mediante predicciones y análisis basados en datos para aumentar la resiliencia energética frente al cambio climático. Este estudio aplicó una metodología con técnicas de investigación cualitativa en cuatro etapas, incluyendo una revisión sistemática de la literatura (método PRISMA), análisis de contenido, integración de IA y procesos de desarrollo de un marco conceptual, en las intersecciones de edificios históricos, resiliencia energética y cambio climático. Los hallazgos revelan una brecha de investigación significativa en el análisis predictivo de la resiliencia de los edificios históricos y la integración de herramientas basadas en IA en el contexto del cambio climático. El marco propuesto describe un sistema multicapa que incluye recolección de datos, análisis de rendimiento, predicción basada en escenarios y toma de decisiones asistida por IA, con el objetivo de mejorar la resiliencia del edificio (incluyendo el envolvente del edificio, análisis térmico y de ciclo de vida). En consecuencia, este estudio proporciona una perspectiva teórica y metodológica y propone una hoja de ruta científicamente fundamentada y aplicable. También destaca el potencial de la IA como un puente entre la resiliencia energética y los edificios históricos frente a un clima que cambia rápidamente.