El aprendizaje de estructuras de dependencia en modelos gráficos gaussianos suele abordarse bajo el supuesto de observaciones independientes, pero en escenarios reales los datos provienen de procesos con memoria, como series temporales generadas por dinámicas de Glauber. Este tipo de procesos modela sistemas donde cada variable se actualiza secuencialmente basándose en el estado de sus vecinas, lo que introduce correlaciones complejas. La selección de aristas en el grafo subyacente a partir de una única trayectoria de este tipo de dinámica representa un reto metodológico importante, ya que los estimadores clásicos fallan al no considerar la dependencia temporal. Recientemente se han propuesto dos enfoques complementarios para resolver este problema. El primero es un estimador local que evalúa la presencia de aristas mediante pruebas de correlación diseñadas específicamente para la dinámica de Glauber, permitiendo una ejecución paralelizable sin necesidad de esperar a que la cadena alcance el equilibrio. El segundo enfoque emplea técnicas de burn-in y thinning para transformar la trayectoria en una muestra aproximadamente i.i.d., bajo condiciones de contracción tipo Dobrushin, de modo que cualquier algoritmo de aprendizaje de modelos gráficos gaussianos estándar pueda aplicarse como una caja negra. La clave técnica es un límite de variación total para muestreadores Gibbs de barrido aleatorio, que combina contracción de Wasserstein con un argumento de suavizado Lipschitz aproximado. Estos avances tienen implicaciones directas en aplicaciones donde los datos provienen de sistemas dinámicos, como sensores industriales, redes de comunicación o modelos financieros. Para empresas que necesitan implementar soluciones analíticas robustas sobre datos temporales, contar con métodos eficientes de inferencia de dependencias es fundamental. En Q2BSTUDIO ofrecemos inteligencia artificial aplicada a la extracción de patrones complejos, y desarrollamos aplicaciones a medida que integran estos algoritmos en entornos productivos. Nuestros servicios cloud aws y azure permiten escalar estos procesos de aprendizaje, mientras que las capacidades de agentes IA y servicios inteligencia de negocio, como power bi, facilitan la visualización de las relaciones descubiertas. La ciberseguridad también juega un papel crítico al manejar trayectorias sensibles, por lo que incorporamos prácticas de protección desde el diseño. La combinación de software a medida con técnicas de vanguardia en inferencia de grafos dinámicos permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en dependencias reales, no en supuestos simplificados. Así, los avances en modelos gráficos para datos temporales no solo enriquecen la teoría estadística, sino que se traducen en herramientas concretas de ia para empresas que buscan ventaja competitiva a partir de sus flujos de datos.