Mientras que el 5G se ha convertido en una realidad en varios lugares del mundo, algunos países aún están en el proceso de asignar bandas de frecuencia y desplegar redes. En este contexto, hay una oportunidad significativa para explorar nuevos modelos de mercado para la gestión y utilización del espectro radioeléctrico. El acceso al espectro radioeléctrico resulta en diversos esquemas de competencia, donde el comportamiento del mercado varía según el esquema de acceso definido por el regulador y las estrategias competitivas de diferentes actores. Para analizar a fondo los posibles escenarios de competencia, este trabajo introduce un modelo que mejora la comprensión de las variables del mercado, enfatizando comportamientos influenciados por relaciones. El desarrollo del modelo aprovecha el potencial de la inteligencia artificial y datos históricos del mercado de telecomunicaciones móviles de Colombia. La detección inteligente del espectro, basada en Radio Definido por Software, aumenta la construcción del modelo, utilizando algoritmos de IA ligeros para adquirir datos reales sobre la ocupación del espectro. De esta manera, el modelo proporciona nuevas perspectivas sobre la dinámica del mercado, permitiendo la formulación de políticas de toma de decisiones informadas para los organismos reguladores. Además, la aplicación del aprendizaje automático causal (CausalML) ayuda a entender las causas subyacentes de los comportamientos del mercado, facilitando el diseño de políticas orientadoras para maximizar el uso del espectro y fomentar la competencia. Este enfoque demuestra cómo los enfoques impulsados por IA y una comprensión más profunda de la dinámica del mercado pueden llevar a una gestión efectiva del espectro 5G, fomentando un paisaje de comunicación inalámbrica más competitivo y eficiente.