Este Workshop tiene como objetivo reunir a investigadores y profesionales interesados en la intersección de la estadística bayesiana y el análisis causal. La meta es explorar cómo cuantificar la incertidumbre en la estimación de efectos causales y mejorar la robustez de los sistemas de IA.

El Workshop proporcionará un entorno informal para discutir:

La Inferencia Bayesiana Causal representa la vanguardia en la toma de deci- siones basada en datos. A diferencia del aprendizaje automático tradicional que se centra en asociaciones estadísticas 𝑃 (𝑌 ∣ 𝑋), este enfoque permite modelar intervenciones mediante el operador do(𝑋), respondiendo a preguntas sobre qué sucedería si cambiamos una variable en el sistema.

La ventaja competitiva de este marco técnico radica en tres pilares:

• Tratamiento de la Incertidumbre: En contextos de políticas públicas o salud, no basta con un “estimado puntual”. El enfoque Bayesiano proporciona una distribución de probabilidad completa para los efectos causales, permitiendo una evaluación de riesgos robusta.
• Incorporación de Conocimiento Previo: Permite integrar el juicio de expertos y estudios previos mediante el uso de priors informativos, lo cual es vital cuando los datos observacionales son escasos o sesgados.
• Modelado de Contrafactuales: Facilita la construcción de modelos que pueden imaginar escenarios que nunca ocurrieron, permitiendo una personalización extrema en sistemas de recomendación y medicina de precisión.

• Aprendizaje de estructuras causales mediante MCMC.
• Inferencia de contrafactuales con procesos gaussianos.
• Bayesian Deep Learning
• Aplicaciones industriales de modelos causales.

• Articles must be formatted according to the IEEE-CS proceedings format. The article should be between 4 and 8 pages long including figures and references. The IEEE format is available at: http://www.ieee.org/conferences_events/conferences/publishing/templates.html.
• Submissions must be made through the Microsoft's Conference Management Toolkit.

• Paper Submission Deadline: August 3rd, 2026
• Notification of Acceptance: August 17th, 2026
• Final Version (Camera-Ready): August 24th, 2026