[en] Understanding the cause and effect relationships behind observed correlations is central to how we reason and interact with the world. Causal relationships help us make sense of the patterns we observe and predict what interventions in nature might lead to a desired outcome. These patterns can be mathematically framed as the joint probability distribution of a set of classical random variables which capture information gathered from the environment. This information may range from abstract data, like survey response statistics, to physical events, such as the probability of triggering a photon detector. A fundamental question is that of causal compatibility: Are the observed correlations compatible with a given causal explanation? A causal explanation can be expressed in terms of causal models, which can be systematically studied with the tools provided by the field of causal inference. Causal models consist of observable random variables with known probability distributions and latent variables with unknown distributions which, together, explain observed correlations through causal influences, that is, functional relationships between the values of these variables. Quantum theory---one of the most accurate theories at a fundamental level---is inherently probabilistic. Measurement results are, therefore, represented as random variables. This naturally leads to causal analysis: Which cause and effect relationships can explain observed measurement statistics in a quantum experiment? One of the simplest quantum experiments is that of two distant parties performing space-like separated, independently chosen measurements on a shared quantum state. In 1964, John Bell showed that in this experiment quantum theory predicts correlations that defy any classical common-cause explanation through a result known as Bell's Theorem. This phenomenon is known as Bell nonlocality. This thesis aims to operationally characterize the fundamental differences between classical and quantum theories within causal scenarios beyond Bell's common-cause scenario. Such an understanding may eventually help integrate quantum phenomena into a coherent, conceptually clear framework of causality. Towards this goal, we explore how classical and quantum causal models diverge in operational tasks in specific causal scenarios. We focus on simple scenarios that go beyond Bell's, while seeking to discover new forms of quantum advantage that are fundamentally different from traditional Bell nonlocality. Our goal is to link these new forms of quantum advantage to different nonclassical features of quantum theory and study their potential applications. A critical component of this research is testing for the causal compatibility of specific correlations with a given causal model. As such, an important part of this thesis is dedicated to expanding and refining the scope of current methods for testing causal compatibility.

[es] Entender las relaciones de causa y efecto detrás de las correlaciones observadas es central para nuestra forma de razonar e interactuar con el mundo. Las relaciones de causa y efecto nos ayudan a dar sentido a los patrones que observamos y predecir qué intervenciones en la naturaleza podrían llevar a un resultado deseado. Estos patrones pueden enmarcarse matemáticamente como la distribución de probabilidad conjunta de un conjunto de variables aleatorias clásicas que capturan información recogida del entorno. Esta información puede variar desde datos abstractos, como estadísticas de respuestas de encuestas, hasta eventos físicos, como la probabilidad de activar un fotodetector. Una pregunta fundamental es la de la compatibilidad causal: ¿Son las correlaciones observadas compatibles con una explicación causal dada? Una explicación causal puede expresarse en términos de modelos causales, los cuales pueden ser estudiados sistemáticamente con las herramientas proporcionadas por el campo de la inferencia causal. Los modelos causales consisten en variables aleatorias observables con distribuciones de probabilidad conocidas y variables latentes con distribuciones desconocidas que, juntas, explican las correlaciones observadas a través de influencias causales, es decir, relaciones funcionales entre los valores de estas variables. La teoría cuántica, una de las teorías más precisas a nivel fundamental, es inherentemente probabilística. Por lo tanto, los resultados de las mediciones se representan como variables aleatorias. Esto lleva naturalmente al análisis causal: ¿Qué relaciones de causa y efecto pueden explicar las resultados obtenidos en un experimento cuántico? Uno de los experimentos cuánticos más simples es aquel en el que dos laboratorios distantes realizan mediciones independientemente elegidas y espacialmente separadas sobre un estado cuántico compartido. En 1964, John Bell demostró que en este experimento la teoría cuántica predice correlaciones que desafían cualquier explicación clásica en terminos de causas comunes. Este resultado es conocido como el Teorema de Bell, y el fenómeno como no localidad de Bell. Esta tesis tiene como objetivo caracterizar operacionalmente las diferencias fundamentales entre las teorías clásicas y cuánticas dentro de escenarios causales más allá del escenario de causa común de Bell. Tal entendimiento eventualmente puede ayudar a integrar fenómenos cuánticos en un marco de causalidad coherente y conceptualmente claro. Hacia este objetivo, exploramos cómo los modelos causales clásicos y cuánticos divergen en tareas operacionales en escenarios causales específicos. Nos enfocamos en escenarios simples que van más allá de los de Bell, mientras buscamos descubrir nuevas formas de ventaja cuántica que son fundamentalmente diferentes de la no localidad de Bell tradicional. Nuestro objetivo es vincular estas nuevas formas de ventaja cuántica con diferentes propiedades no clásicas de la teoría cuántica y estudiar sus potenciales aplicaciones. Un componente crítico de esta investigación es probar la compatibilidad causal de correlaciones específicas con un modelo causal dado. Como tal, una parte importante de esta tesis está dedicada a expandir y refinar el alcance de los métodos actuales para probar la compatibilidad causal.