Este proyecto se enfoca en desarrollar una solución para la detección temprana de fugas en sistemas de distribución de agua en entornos residenciales, abordando pérdidas significativas que representan tanto en recursos como en costos adicionales para los propietarios. Específicamente, se propone un sistema IoT orientado al monitoreo del consumo de agua y a la detección de posibles fugas mediante el uso de algoritmos de machine learning sobre microcontroladores. Se desarrolló un prototipo utilizando microcontroladores y cámaras integradas con una plataforma de automatización del hogar, que facilitó la captura y digitalización de las lecturas del medidor de agua y la transmisión de datos a un servidor central en un entorno controlado de laboratorio. El prototipo incluye un sistema de reconocimiento de imágenes y de caracteres para leer las mediciones de un sensor de agua analógico. Además, se diseñaron algoritmos de machine learning para la detección de anomalías en el consumo de agua, utilizando datos generados en un entorno simulado. Los resultados indican que el sistema puede detectar anomalías con una precisión del 90% en condiciones controladas, lo que sugiere su potencial para mejorar la prevención de desperdicios de agua y la protección de infraestructura residencial. En conclusión, el proyecto ofrece una solución prometedora para la gestión sostenible del agua en entornos residenciales. Palabras Clave: IoT, machine learning, detección de fugas, consumo de agua, Home Assistant