Este documento contribuye al desarrollo de algoritmos de seguimiento de movimiento para aplicaciones críticas en tiempo, proponiendo una infraestructura para resolver dinámicamente la cinemática inversa de sistemas altamente articulados como los humanos. El método presentado es basado en modelos, hace uso de corrección de velocidad e integración de cinemática diferencial para calcular la configuración del sistema. La convergencia del modelo hacia las mediciones se demuestra utilizando análisis de Lyapunov. Se utiliza un escenario experimental, donde se sigue el movimiento de un sujeto humano en configuraciones estáticas y dinámicas, para validar el rendimiento del método de cinemática inversa en modelos humanos y humanoides. Además, el método se prueba en un escenario de retargeting humano-humanoide, verificando la usabilidad de la solución calculada en aplicaciones de robótica en tiempo real. Nuestro enfoque es evaluado tanto en términos de precisión como de carga computacional, y se compara con algoritmos de optimización iterativos.