Claridad causal para entornos de evidencia estructuralmente difíciles.

Las relaciones causales no están escritas en los datos. Lo que un conjunto de datos muestra son correlaciones: variables que se mueven juntas, sin decir cuál empuja a cuál. Nuestro trabajo empieza justo ahí. Aplicando técnicas específicas de descubrimiento e inferencia causal —DAGs, algoritmos de estructura, modelos causales dinámicos— pasamos de esa maraña de asociaciones a la estructura causal más probable, y dejamos explícito el supuesto que sostiene cada flecha. Hacemos visible lo que no lo es a primera vista: no una certeza fabricada, sino un mapa defendible de qué causa qué, con sus límites a la vista, que tu equipo puede discutir, criticar y usar para decidir.