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 decisiones 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.

Los trabajos deben presentarse en español o inglés en formato proceedings de la IEEE-CS. La extensión debe ser de 4 a 8 páginas, incluyendo figuras y referencias. El formato está disponible en: www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html.

• Plazo de envío de trabajos: 3 de Agosto de 2026 10 de Agosto de 2026
• Notificación de aceptación: 17 de Agosto de 2026 24 de Agosto de 2026
• Version final (Camera-Ready): 24 de Agosto de 2026 31 de Agosto de 2026