La identificación de relaciones causales sigue siendo uno de los desafíos más complejos en la analítica de datos moderna. Cuando existen variables no medidas que interfieren, los métodos proxy ofrecen caminos alternativos para recuperar efectos causales. En este artículo se contrastan dos grandes familias de técnicas: aquellas basadas en ecuaciones puente, que resuelven ecuaciones integrales, y las descomposiciones en arreglo, que extraen factores latentes mediante autodescomposiciones. La elección entre ambos enfoques depende de supuestos estructurales distintos: mientras que las ecuaciones puente requieren relaciones funcionales específicas entre proxies y variables de confusión, las descomposiciones en arreglo imponen condiciones de independencia lineal entre los componentes latentes. Comprender estas diferencias es crucial para aplicar correctamente cada método en escenarios empresariales donde la calidad de los datos proxy es variable. En la práctica, organizaciones que desarrollan ia para empresas suelen integrar estos análisis en plataformas de inteligencia artificial, aprovechando capacidades de servicios cloud aws y azure para escalar los cómputos numéricos involucrados. Las implementaciones de software a medida permiten adaptar los algoritmos a la estructura concreta de cada negocio, mientras que los agentes IA automatizan la selección del método proxy más adecuado según la naturaleza de los datos disponibles. Empresas como Q2BSTUDIO ofrecen aplicaciones a medida que incorporan módulos de inferencia causal, combinándolos con servicios inteligencia de negocio como power bi para visualizar contrafactuales, y con protocolos de ciberseguridad que protegen los datos sensibles durante el proceso. Esta integración técnica permite a los equipos de datos validar supuestos, comparar resultados entre metodologías y tomar decisiones con mayor confianza causal.