Estudios recientes muestran que el consumo de energía de los edificios ha aumentado drásticamente en la última década, representando más del 35% del uso global de energía. Sin embargo, con una operación adecuada, se pueden lograr ahorros energéticos significativos. La respuesta a la demanda se vislumbra como un habilitador clave de esta mejora en la operación, ya que puede contribuir a la reducción de picos de demanda y maximización de la explotación de energías renovables, al tiempo que mitiga posibles problemas de estabilidad en la red. En este artículo, se propone un sistema basado en inteligencia artificial que resuelve el complejo problema multiobjetivo para llevar programas de respuesta a la demanda al sector residencial. A través de la aplicación de algoritmos novedosos basados en aprendizaje automático, se desarrolla un bucle de control único para ayudar a los habitantes a determinar cómo y cuándo usar sus electrodomésticos. La viabilidad y validez del sistema propuesto se ha demostrado en un barrio real donde se ha logrado una notable reducción y desplazamiento de los picos de demanda de electricidad. Concretamente, de acuerdo con cambios extremos en los precios de la energía, los usuarios han demostrado la capacidad de desplazar su demanda a períodos con precios más bajos, así como de reducir el consumo de energía durante períodos con precios más altos, traduciendo completamente el pico de demanda en el tiempo.