Aceptación real de chatbots y avatares con IA en salud mental: diferencias entre clínicos, pacientes y población general y claves para su implementación segura. La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en salud mental suele oscilar entre la promesa de ampliar el acceso y el temor a deshumanizar la atención. Sin embargo, más allá de...
PUBLICIDAD
Crea tu cuenta gratis y léelo completo ahora.
¿Ya estás registrado? Inicia sesión aquí .
Aceptación real de chatbots y avatares con IA en salud mental: diferencias entre clínicos, pacientes y población general y claves para su implementación segura.
La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en salud mental suele oscilar entre la promesa de ampliar el acceso y el temor a deshumanizar la atención. Sin embargo, más allá del debate conceptual, hay una pregunta práctica que condiciona cualquier despliegue real: ¿quién está dispuesto a usar un “terapeuta IA”? Un estudio reciente en Clinical Psychology & Psychotherapy aborda esta cuestión comparando la aceptabilidad de intervenciones digitales basadas en IA (chatbots y avatares) frente a la teleterapia por videoconferencia, y lo hace además desde tres perspectivas clave: clínicos, pacientes y población general (posibles pacientes futuros).
Las intervenciones digitales en salud mental (DMHIs, por sus siglas en inglés) abarcan desde plataformas web y apps hasta la teleterapia. En los últimos años, los sistemas basados en IA —especialmente chatbots conversacionales y agentes virtuales “encarnados” (avatares)— han crecido en visibilidad y uso, impulsados por su disponibilidad 24/7, su escalabilidad y su aparente capacidad para sostener conversaciones “terapéuticas”. El éxito de estas herramientas, sin embargo, depende menos de su sofisticación técnica que de su aceptación: si los usuarios las perciben útiles, fáciles de usar y dignas de incorporarse a su cuidado.
El trabajo de Békés y Aafjes-van Doorn utiliza un marco muy empleado en adopción tecnológica (UTAUT) y un instrumento específico para este contexto (UTAUT-AI-DMHI) que descompone la aceptación en dimensiones relevantes para salud mental: facilidad de uso, influencia social, conveniencia, “conexión humana”, riesgo percibido de privacidad, motivación hedónica y expectativas de calidad terapéutica, además de la intención futura de uso.
Diseño del estudio: tres grupos, tres modalidades
Los autores reclutaron tres muestras: clínicos (N=658), pacientes en tratamiento o en espera (N=451) y una muestra comunitaria representativa basada en censo de EE. UU. (N=520). A todos se les pidió valorar tres modalidades:
1) teleterapia por videoconferencia con un profesional humano,
2) intervención con chatbot de IA (texto tipo mensajería),
3) intervención con terapeuta virtual tipo avatar (interacción audiovisual).
Este planteamiento permite una comparación directa entre la modalidad ya normalizada tras la pandemia (videoconferencia) y dos modalidades que aún generan dudas clínicas y regulatorias.
Resultado central: la teleterapia gana por goleada
El hallazgo principal es claro: la teleterapia fue la opción más aceptada en el conjunto de la muestra. Las intervenciones con IA quedaron en una zona “neutral a ligeramente negativa”, con el chatbot algo mejor valorado que el avatar. En términos de puntuaciones medias globales (escala 1–5), el estudio reporta aproximadamente 3,81 para teleterapia frente a 2,92 para chatbot y 2,81 para avatar.
Esto es relevante porque sugiere que, hoy por hoy, la IA aplicada a intervención (no solo a apoyo administrativo o triaje) no cuenta con el mismo “capital de confianza” que la atención remota con clínico humano. Para sistemas sanitarios, este dato apunta a un enfoque realista: la adopción probablemente será incremental y complementaria, no sustitutiva.
Quién es más optimista y quién es más escéptico
La comparación entre grupos añade matices importantes. La población general fue la más optimista respecto a chatbots y avatares, mientras que los clínicos se mostraron sistemáticamente más escépticos; los pacientes quedaron en un punto intermedio.
Cuando se analiza teleterapia, el patrón cambia: los pacientes muestran la aceptación más alta, seguidos por la muestra comunitaria, y los clínicos puntúan más bajo. Esta diferencia, lejos de ser anecdótica, encaja con una realidad asistencial: quienes han experimentado beneficios o continuidad terapéutica mediante videoconferencia tienden a validarla más; y los profesionales, aun usándola, pueden mantener reservas sobre encuadre, vínculo o limitaciones del formato.
Qué explica la aceptación: pesan más las actitudes hacia la IA que el “rol”
Uno de los resultados más útiles para implementación es que las actitudes generales hacia la IA (positivas y negativas) se asociaron fuertemente con la aceptación de chatbots y avatares, incluso más que la identidad profesional o variables demográficas.
En la práctica, esto sugiere que la “brecha” no es solo entre clínicos y no clínicos, sino entre perfiles de confianza/desconfianza tecnológica. Dicho de otro modo: para aumentar la adopción no basta con segmentar por profesión; hay que trabajar creencias, expectativas y experiencias previas con IA.
Dónde se atasca la aceptación: usabilidad, conveniencia y “conexión humana”
Al mirar las subescalas UTAUT-AI-DMHI, aparece una señal consistente: los clínicos valoran peor la facilidad de uso y la conveniencia de los sistemas de IA (chatbot y avatar) que pacientes y comunidad. Esto es llamativo porque, desde fuera, podría asumirse lo contrario (“la IA es cómoda y rápida”). La lectura clínica es plausible: para un profesional, la tecnología no es solo una interfaz, sino un conjunto de riesgos y responsabilidades (privacidad, trazabilidad, límites del sistema, manejo de crisis, adecuación a guías, integración con procesos asistenciales).
En paralelo, la muestra comunitaria percibe relativamente más potencial de “conexión humana” con chatbots/avatares que clínicos y pacientes. Esto no implica que la conexión sea equivalente a la alianza terapéutica, pero sí que algunos usuarios pueden vivir estas herramientas como menos intimidantes, más anónimas o más accesibles, lo que abre una puerta a usos de baja intensidad: psicoeducación, apoyo entre sesiones o primeros pasos para personas reticentes a consultar.
Implicaciones para la práctica: de “IA terapeuta” a modelos híbridos gobernados
Los datos apuntan a una estrategia prudente y probablemente más efectiva: modelos híbridos donde la teleterapia —ya bien aceptada— actúe como columna vertebral y la IA se incorpore como complemento con objetivos acotados (por ejemplo, soporte estructurado, recordatorios, material psicoeducativo o herramientas de preparación/seguimiento), siempre con gobernanza clínica y transparencia sobre límites.
También se desprende una prioridad formativa: si el escepticismo clínico se relaciona con usabilidad y confianza, la respuesta no es marketing, sino capacitación práctica, evaluación rigurosa, participación de clínicos en el codiseño y claridad sobre seguridad y privacidad. La aceptación no se “impone”; se construye con evidencia, experiencia supervisada y marcos de responsabilidad.
Conclusión
La pregunta “¿quién quiere un terapeuta IA?” tiene, por ahora, una respuesta sobria: la teleterapia por videoconferencia es claramente más aceptada, y los sistemas de IA (chatbots y avatares) generan una aceptación moderada, con más entusiasmo en población general y más reservas en clínicos. La clave para avanzar no parece residir únicamente en la categoría profesional, sino en las actitudes generales hacia la IA y en factores prácticos como usabilidad, confianza y gobernanza. Si la integración se orienta a complementar —no reemplazar— y se apoya en evaluación y formación, la aceptación podría seguir una trayectoria similar a la que tuvo la teleterapia: cautela inicial, normalización progresiva y adopción basada en valor clínico.
Revisado por Marc Moreno
editor de psiquiatria.com
Békés, V., & Aafjes-van Doorn, K. (2026). Who Wants to Have an AI Therapist? Acceptance of Using Artificial Intelligence for Mental Health Interventions Among Clinicians, Patients and the General Community. Clinical Psychology & Psychotherapy, 33, e70220. https://doi.org/10.1002/cpp.70220
Tipo de licencia: Creative Commons Attribution (CC BY
Explora el artículo con IA