La eficiencia energética y el uso sostenible de la energía son temas de gran relevancia en la actualidad debido al aumento de la demanda energética y los efectos del cambio climático. Los edificios educativos, como los laboratorios en los campus universitarios, consumen una cantidad significativa de energía, por lo cual resulta crucial implementar sistemas que promuevan la eficiencia energética y fomenten una cultura de uso sostenible en estos espacios. En este trabajo se diseña una propuesta de un Sistema de Gestión de Energía basado en medidores inteligentes y una plataforma de monitoreo existente que utiliza la técnica de NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) para promover la eficiencia energética en los entornos universitarios. Como punto de partida se realiza un análisis preliminar de los datos de consumo energético obtenidos de un medidor de energía, luego se implementa un agrupamiento de información para identificar focos de consumo y cargas criticas de la curva de consumo mediante machine learning. En seguida, se ejecuta un modelo de NILM para obtener la desagregación de las cargas eléctricas individuales a partir de la medición agregada, para finalmente generar políticas energéticas con recomendaciones personalizadas para el laboratorio. Los resultaron mostraron que el aire acondicionado, iluminación y computadoras representaban los principales focos de consumo, además en la curva desagregada de cargas se logró identificar patrones de uso y consumo ineficientes dentro del laboratorio, permitiendo así el planteamiento de una propuesta de SGEn enfocado en optimización del consumo de energía en laboratorios y aulas, crucial para lograr una gestión eficiente y sostenible de los recursos energéticos. Palabras Clave: Monitoreo, Técnicas NILM, SGEn, Sostenibilidad