El Indicador de Preparación Inteligente (SRI) es un marco recién desarrollado que mide la preparación tecnológica de un edificio para mejorar su eficiencia energética. La integración de datos obtenidos de este marco con datos derivados del Modelado de Información de Construcción (BIM) tiene el potencial de producir resultados convincentes. Este estudio propone un algoritmo para un Sistema de Recomendación (RS) que utiliza datos de SRI y BIM para aconsejar sobre mejoras en la eficiencia energética de los edificios. Siguiendo un enfoque de programación modular, el sistema propuesto se divide en dos enfoques algorítmicos vinculados con dos casos de uso distintos. En el primer caso de uso, se utilizan datos de BIM para proporcionar recomendaciones de mejora del envolvente térmico. Se entrena un algoritmo híbrido de Aprendizaje Automático (ML) (Random Forest-Decision Tree) utilizando un modelo BIM de Clase de Fundación de la Industria (IFC) del Smart Home nZEB de CERTH en Grecia y datos de la base de datos Passive House. En el segundo caso de uso, se utilizan datos de SRI para desarrollar un RS para la mejora del sistema de Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado (HVAC), en el que un proceso utiliza una función de filtrado y el algoritmo KNN para sugerir niveles de automatización para mejoras en los servicios del edificio. Teniendo en cuenta los resultados de ambos casos de uso, este documento proporciona un marco sólido que explota más posibilidades para acoplar SRI con datos de BIM. Presenta un algoritmo novedoso que explota estos datos para facilitar el desarrollo de un sistema de RS para aumentar la eficiencia energética de los edificios.