Los Ángeles (California).- Los avances tecnológicos han llevado a los chatbots conversacionales a un nuevo nivel de sofisticación, pero ¿son realmente capaces de brindar apoyo terapéutico significativo?
Un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad del Sur de California (USC) concluye que, a pesar de sus progresos, los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), como ChatGPT, todavía no alcanzan el nivel de conexión humana que se requiere en un entorno clínico.
Liderado por las doctorandas en ciencias de la computación Mina Kian y Kaleen Shrestha, bajo la dirección de la reconocida experta en robótica Maja Matarić, el estudio fue presentado en la conferencia NAACL 2025, una de las más destacadas en procesamiento del lenguaje natural.
La investigación comparó la calidad de las respuestas terapéuticas generadas por un LLM con las ofrecidas por terapeutas profesionales y por personas sin formación clínica, y halló que los modelos de inteligencia artificial aún presentan deficiencias importantes en un aspecto crítico: la «entonación lingüística» o «linguistic entrainment».
Este fenómeno, esencial en las interacciones humanas, consiste en la capacidad de adaptar el estilo comunicativo de forma sincronizada con la otra persona durante una conversación. En el contexto terapéutico, se ha demostrado que este tipo de sincronía mejora el vínculo entre paciente y terapeuta, favoreciendo resultados positivos en la salud mental.
Según el estudio, ni siquiera los modelos más avanzados logran igualar esta capacidad de respuesta empática, mostrando niveles de entrainment inferiores tanto a terapeutas expertos como a voluntarios de foros como Reddit.
El experimento incluyó a 26 estudiantes universitarios que participaron en una plataforma conversacional basada en ChatGPT-3.5 Turbo. A través de esta herramienta, los usuarios podían elegir entre ejercicios de reestructuración cognitiva y estrategias de afrontamiento, típicos del enfoque de terapia cognitivo-conductual (CBT).
Aunque el chatbot fue capaz de seguir las instrucciones y generar respuestas coherentes, la conexión emocional, el compromiso del usuario y el nivel de apertura personal fueron notablemente más bajos en comparación con las interacciones con humanos.
A pesar de las limitaciones, el equipo no descarta completamente el papel de los LLMs en la atención a la salud mental.
«No buscamos reemplazar a los terapeutas», aclaró Mina Kian. «Es preocupante ver cómo se plantea que la tecnología pueda sustituir años de formación académica y experiencia clínica. Nuestro objetivo es desarrollar herramientas que sirvan de apoyo y amplíen el alcance de los profesionales de la salud mental».
Kian se especializa en el uso de robots socialmente asistivos (SARs) en el cuidado de la salud mental. A través de su investigación, busca implementar soluciones tecnológicas que permitan realizar actividades de seguimiento desde casa, sin comprometer la calidad del acompañamiento terapéutico.
En ese sentido, el estudio sugiere que los LLMs podrían tener un rol complementario en tareas específicas, como facilitar ejercicios de autoayuda o guiar prácticas de reflexión estructurada.
La creciente atención que recibe esta área de estudio dentro del campo del procesamiento del lenguaje natural ha impulsado a los investigadores a centrarse no solo en la generación de lenguaje similar al humano, sino también en la validación rigurosa de estos modelos dentro de contextos sensibles.
Kaleen Shrestha subrayó la importancia de continuar explorando cómo estas tecnologías pueden ser adaptadas para poblaciones específicas, destacando la necesidad de compartir resultados y estudios de caso detallados.
En la misma línea, Kian manifestó interés en extender su investigación a otros estilos terapéuticos más allá del CBT, como la entrevista motivacional o la terapia dialéctica conductual (DBT), así como en evaluar el impacto real de estas herramientas sobre los resultados de salud mental.
Para Kian, uno de los grandes desafíos del futuro será encontrar formas éticas y eficaces de integrar la inteligencia artificial en los sistemas de salud, sin comprometer la dignidad ni la seguridad emocional de los pacientes.
Por ahora, su equipo continúa evaluando el uso de SARs en ejercicios terapéuticos enfocados en personas con trastorno de ansiedad generalizada. La esperanza es que estas tecnologías puedan convertirse en un recurso accesible para complementar el trabajo clínico, sin sustituirlo.
«Mi objetivo es que esta investigación sirva para desarrollar tecnología que amplíe el alcance de los terapeutas y haga el cuidado de la salud mental más accesible, sin perder el toque humano que hace que la terapia funcione», concluyó.
