Este artículo presenta StruBI, un algoritmo que identifica sesgos de confusión y selección ocultos analizando los cambios en los mecanismos causales a través de entornos. Formaliza un criterio basado en información mutua para detectar sesgos estructurales y demuestra un rendimiento superior en la recuperación de variables sesgadas en datos sintéticos y del mundo real.