Hoy en día, en los sistemas de gestión de edificios y energía contemporáneos (BEMSs), el enfoque predominante implica metodologías basadas en reglas, que típicamente emplean aprendizaje supervisado o no supervisado, para ofrecer recomendaciones de ahorro de energía a los ocupantes de los edificios. Sin embargo, estos BEMSs a menudo sufren de una limitación crítica: están principalmente entrenados solo con datos de energía de los edificios, ignorando elementos cruciales como la comodidad y preferencias de los ocupantes. Esta falta inherente de adaptabilidad a los ocupantes obstaculiza significativamente la efectividad de las soluciones de ahorro de energía. Además, la naturaleza prevalente basada en la nube de estos sistemas introduce riesgos elevados de ciberseguridad y costos sustanciales de transmisión de datos. En respuesta a estos desafíos, este artículo presenta una arquitectura de vanguardia de cómputo en el borde basada en organizaciones virtuales, aprendizaje federado y algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo, diseñados para optimizar el consumo de energía en edificios/hogares y facilitar la respuesta a la demanda. Al integrar medidas de eficiencia energética dentro de organizaciones virtuales, que aprenden dinámicamente de datos de habitantes en tiempo real priorizando la comodidad, nuestro enfoque optimiza efectivamente los patrones de consumo de los habitantes, inaugurando una nueva era de eficiencia energética en el entorno construido.