Este artículo describe un flujo de trabajo orientado a sistemas para el aprendizaje automático embebido en dispositivos de clase microcontroladora. Detalla decisiones clave de ingeniería como la muestreo de datos, extracción de características, validación del desbalance de clases, co-diseño modelo-tiempo de ejecución y despliegue en streaming, utilizando el reconocimiento de movimiento inercial y la detección de palabras clave como estudios de caso. El trabajo proporciona reglas prácticas de diseño para una inferencia robusta en dispositivo, incluyendo curación de datos, cuantización, umbralización, programación y monitoreo en campo.