Inteligencia artificial en psicología: aplicaciones y riesgos

Aunque la inteligencia artificial tiene diversas aplicaciones potenciales en psicología, es importante conocer las limitaciones y riesgos de su uso.

En los últimos años, la inteligencia artificial ha emergido como un campo prometedor, tanto en el ámbito de la ciencia, como en la vida cotidiana. Cada día surgen nuevos programas y proyectos de IA que multiplican las posibles aplicaciones de esta tecnología. De esta manera, la combinación de la inteligencia artificial y la psicología se presenta como un área que ofrece un vasto potencial para comprender y abordar los desafíos mentales y emocionales que enfrenta la humanidad. Sin embargo, a pesar de los avances significativos en esta labor, aún persisten aspectos técnicos y dilemas éticos que deben considerarse cuidadosamente. Por este motivo, es crucial tener en cuenta que, si bien la inteligencia artificial puede brindar nuevas perspectivas y herramientas poderosas, también es importante discernir entre las fantasías infundadas y las posibilidades reales en este campo interdisciplinario.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un campo de las ciencias computacionales que se enfoca en el estudio de modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos, basándose en dos características primordiales: el razonamiento y la conducta. De manera general, esta disciplina puede ser vista como la automatización de actividades vinculadas a procesos de pensamiento humano, como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje (López, 2007).

La IA busca comprender las entidades inteligentes, proporcionar un medio para construirlas y ofrecer una herramienta para probar teorías sobre la inteligencia. Se aborda desde dos enfoques distintos: uno científico, que busca entender y modelar las capacidades de procesamiento de información de la mente humana y comprender los principios generales para explicar y modelar sistemas inteligentes; y otro de ingeniería, que busca dotar a las computadoras de capacidades atribuidas a la inteligencia humana, como percepción, razonamiento y toma de decisiones; además de diseñar máquinas novedosas capaces de realizar tareas que anteriormente solo eran realizadas por humanos o animales, incluso superando la inteligencia humana (Chacón, Flórez, Rodríguez, 2015).

Aunque es un campo joven, la inteligencia artificial ha heredado ideas, puntos de vista y técnicas de disciplinas más antiguas como la filosofía, las matemáticas, la psicología, la lingüística y la ingeniería en computación. Debido a que, a veces, el término inteligencia artificial puede generar cierta incomodidad, se ha propuesto llamar esta disciplina «ciencia de datos», como una alternativa menos intimidante y más accesible para el público en general (Rouhiainen, 2018).

Inteligencia artificial en psicología clínica

El avance reciente en el desarrollo de la inteligencia artificial ha dado lugar al inicio de proyectos relacionados con su aplicación en psicología clínica. Un ejemplo de ello, sería la creación de sistemas de reconocimiento altamente afinados, donde una IA pudiera detectar contenidos paralingüísticos, como la gesticulación de las y los pacientes, o su tono de voz, que podrían pasar desapercibidos para un humano. En teoría, estos detalles sutiles serían de gran ayuda en la evaluación psicológica, permitiendo un diagnóstico más preciso y un enfoque terapéutico más adecuado. Dentro de esta línea de proyectos, ya se han utilizado programas de IA como Watson, una computadora capaz de reconocer pequeñas fallas en la comunicación verbal que podrían ser señales tempranas del mal de Alzheimer (Rivera, Sánchez, 2016).

Por otro lado, también se ha propuesto que una inteligencia artificial podría brindar apoyo a pacientes en crisis que no tienen acceso inmediato a un terapeuta; permitiéndoles realizar un proceso catártico y luego analizar esos datos para su posterior uso en terapias relacionadas con eventos traumáticos (Rivera, Sánchez, 2016). En relación con este tipo de proyectos, es importante señalar que esta idea se enfrenta a obstáculos aún infranqueables, ya que una máquina es incapaz de sustituir la interacción humana; la cual se caracteriza por la capacidad de sentir, empatizar y, a veces, improvisar sobre la marcha. Debido a esto, es muy necesario cuestionar tanto la verdadera utilidad de estas aplicaciones, como el componente ético de esta nueva relación entre humanos y máquinas.

Aunado a estos usos potenciales, existen áreas donde la utilidad de la inteligencia artificial dentro de la psicología clínica es indiscutible. Este es el caso del control de pacientes mediante el procesamiento eficiente y escalable de datos (Feito, 2023).

¿Las y los terapeutas serán remplazados por las IA?

El uso de la inteligencia artificial en psicoterapia plantea tanto posibilidades como desafíos. Por un lado, conceptos como la “cyberterapia” y la “terapia de realidad virtual” han revolucionado el campo de la salud mental al simular situaciones fóbicas y brindar un entorno controlado para el tratamiento de trastornos. Además, el uso de programas como Ellie, una inteligencia artificial diseñada para brindar terapia cognitivo conductual, ha demostrado ser útil en la detección de expresiones faciales, postura y tono de voz en las y los pacientes (Rivera, Sánchez, 2016). Sin embargo, a pesar de los avances tecnológicos, es crucial considerar si la incorporación de la inteligencia artificial en la psicoterapia realmente contribuye al bienestar humano; o bien, si solo se busca alcanzar un hito del desarrollo científico al intentar reemplazar a las y los terapeutas humanos por máquinas inteligentes.

Con relación a esto, es muy importante considerar que la psicoterapia es una relación interpersonal que se basa en la comprensión de los sentimientos genuinos del paciente. Para lograrla, se requiere una conexión significativa entre el terapeuta y el paciente. Además, la empatía y la capacidad de comprender el sufrimiento humano son elementos esenciales en el proceso terapéutico. Aunque una inteligencia artificial puede almacenar conocimientos teóricos y seguir modelos preestablecidos de terapia cognitivo conductual, la falta de subjetividad y la incapacidad de experimentar lo que implica ser humano pueden limitar mucho su eficacia. Además, estudios han mostrado que la sistematización excesiva de la terapia puede disminuir su efectividad a lo largo del tiempo, destacando la importancia de variables como la presencia del terapeuta y su habilidad profesional en el proceso terapéutico (Rivera, Sánchez, 2016).

Inteligencia artificial en psicología educativa

La inteligencia artificial tiene diversos usos potenciales dentro de la psicología educativa. Por un lado, se destacan los beneficios de garantizar un mayor acceso y equidad en la educación mediante el desarrollo de sistemas de IA innovadores. Estos avances podrían mejorar prácticas educativas y permitir un aprendizaje más personalizado y enriquecedor. Sin embargo, también es necesario estar alerta sobre los riesgos asociados a la mercantilización de la educación, la manipulación de los sistemas de IA y la posible exclusión o pérdida de autonomía. Por lo tanto, es necesario establecer políticas públicas integrales que promuevan la inclusión y equidad en la IA educativa, preparar a los docentes para trabajar con estas tecnologías, y desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad (Barrios, Díaz, Guerra, 2021).

Además, es fundamental fomentar un enfoque ético y humano en el diseño de sistemas de IA, promoviendo valores humanísticos y evitando tanto la infrautilización como la sobrevaloración de estas herramientas. En este sentido, se plantea la necesidad de investigar y reflexionar sobre cómo integrar las habilidades y destrezas blandas, las teorías educativas y los valores humanos en el desarrollo de sistemas de IA adaptados a entornos educativos específicos. De esta manera, la incorporación de la inteligencia artificial en la psicología educativa abre nuevas posibilidades para el desarrollo cognitivo de los estudiantes, pero también implica desafíos que deben abordarse de manera integral y reflexiva para garantizar un uso beneficioso y ético de estas tecnologías en el ámbito educativo (Sandoval, 2018; Incio, et.al 2021).

Inteligencia artificial en psicología laboral o industrial

En el campo de la psicología laboral, la inteligencia artificial ha encontrado aplicaciones en el proceso de selección de personal, especialmente en tareas repetitivas y en la automatización de diversas etapas del proceso. Estas técnicas utilizadas por las IA ofrecen una serie de beneficios y ventajas, aunque también presentan algunas desventajas y limitaciones que aún deben abordarse.

En el proceso de selección de personal, la Inteligencia Artificial puede involucrarse en diversas fases, como la creación del perfil del puesto, la publicación de ofertas, la criba de currículums, las entrevistas de preselección y evaluación, el análisis de resultados y la creación de informes, así como en la etapa final de la entrevista presencial y la toma de decisiones. A través de software programable, se pueden establecer las fases requeridas por cada empresa, adaptando el proceso a sus necesidades específicas (Jumbo, 2019).

En teoría, el uso de inteligencia artificial dentro de la psicología laboral, implicaría procesos más justos e imparciales que lograrían adaptarse a la cultura, al reducir sesgos basados en preferencias personales y prejuicios (Torres, et.al 2017). No obstante, los datos que alimentan los algoritmos suelen ser parciales a las preferencias sociales; por lo que dicha equidad es solo ilusoria. Por ejemplo, los programas de selección de currículums acostumbran dar preferencia a varones blancos en puestos directivos, debido a que ese es el perfil históricamente más común.

Aún así, el uso de programas de inteligencia artificial dentro de la psicología laboral presenta varias ventajas prácticas. Por ejemplo, la capacidad de la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo acelera el proceso de selección, lo que ahorra tiempo y recursos a las empresas (Feito, 2023).

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

La inteligencia artificial generativa es un enfoque de la inteligencia artificial que se basa en el uso de modelos y algoritmos de aprendizaje para crear contenido original a partir de datos existentes. A diferencia de los sistemas tradicionales que se limitan a extraer información de una base de datos, la IA generativa va más allá al utilizar el aprendizaje automático para detectar patrones en los datos existentes y generar nuevos datos a partir de ellos (Feito, 2023).

Este enfoque permite la creación de contenido original y diverso en diferentes formas, como la generación de respuestas de texto para consultas escritas libremente, la creación de imágenes a partir de descripciones textuales, la conversión de texto en audio con diferentes voces, la generación de música basada en conceptos, la creación de código de programación, la producción de videos a partir de textos u otros contenidos, entre otros ejemplos (Niebles, 2020; Feito, 2023).

No obstante, es necesario tener presente que la IA generativa aún tiene limitaciones en áreas como la expresión de emociones y el sentido común. Aunque se han logrado avances en el desarrollo de sistemas de IA creativos, como nuevos sistemas de ajedrez que utilizan estrategias diferentes a las de las y los jugadores humanos, la comprensión de las emociones y la creatividad son temas complejos que presentan desafíos en el campo de la IA (Niebles, 2020).

Inteligencia artificial generativa y psicología

Los avances en inteligencia artificial generativa que se han presentado en los últimos años han actuado en la imaginación de mucha gente. Esto ha dado lugar al inicio de diferentes proyectos que buscan transformar esta tecnología en una herramienta útil dentro de la psicología. Desafortunadamente, muchas de estas aplicaciones no toman en cuenta el aspecto profesional, teórico o ético de la labor psicológica; limitándose a buscar una simulación del entorno terapéutico.

Algunas aplicaciones potenciales de este tipo son:

  • Terapia asistida por IA: Se piensa que la IA generativa puede utilizarse en la creación de programas de terapia virtuales que brinden apoyo a las personas con trastornos mentales, como la depresión o la ansiedad. El objetivo de dichos programas sería proporcionar intervenciones personalizadas, ofrecer retroalimentación y guiar a los individuos a través de técnicas terapéuticas efectivas.
  • Simulación de entornos terapéuticos: La IA generativa se utilizaría para crear entornos virtuales que simulan situaciones terapéuticas desafiantes, como enfrentar miedos o superar traumas. Dichos entornos supuestamente brindarían a los pacientes un espacio seguro para practicar y desarrollar habilidades de afrontamiento en un entorno controlado.
  • Generación de diálogos terapéuticos: La IA generativa crearía diálogos realistas entre un terapeuta virtual y un paciente. Estos sistemas podrían simular interacciones humanas, responder a las emociones y proporcionar orientación terapéutica en tiempo real.
  • Modelado de personalidades y perfiles psicológicos: La IA generativa puede utilizarse para crear modelos y perfiles psicológicos basados en datos existentes. Esto puede ayudar a las y los psicólogos a comprender mejor los patrones de comportamiento y personalidad de los individuos, lo que a su vez puede contribuir a una mejor personalización de los tratamientos y la intervención terapéutica.

(Inteligencia Artificial Dev, 2021; Neuros Center, 2023).

Limitaciones en el uso de la inteligencia artificial en la psicología

Aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar muchos campos, incluida la psicología, es importante reconocer las limitaciones actuales en su uso y comprender los posibles riesgos asociados a su implementación en la labor de las y los psicólogos. A continuación, se presentan algunas de estas limitaciones:

  • Falta de empatía y comprensión contextual: Aunque los sistemas de IA pueden ser capaces de analizar grandes cantidades de datos y generar patrones, carecen de la capacidad de empatía y comprensión contextual que las y los psicólogos humanos poseen.
  • Sesgos y discriminación: Los sistemas de IA se basan en algoritmos y modelos que se entrenan con grandes conjuntos de datos. Si estos datos contienen sesgos inherentes, como discriminación racial o de género, los sistemas de IA pueden perpetuar y amplificar estos sesgos. En el campo de la psicología, esto puede llevar a recomendaciones y tratamientos sesgados, lo que resulta en una atención desigual y potencialmente perjudicial para los pacientes.
  • Falta de contexto clínico: Los sistemas de IA carecen de la capacidad de comprender el contexto clínico completo de un paciente. La experiencia humana y los problemas de salud mental son complejos y multifacéticos, y a menudo requieren una evaluación holística que considere el entorno social, cultural, emocional e histórico de la persona.
  • Privacidad y seguridad de los datos: El uso de sistemas de IA en la psicología implica la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos personales y sensibles. Esto plantea preocupaciones significativas en cuanto a la privacidad y la seguridad de la información de las y los pacientes.

Riesgos de utilizar inteligencias artificiales en psicología

Aunque los proyectos mencionados pueden presentar características interesantes y parecen prometedores en la aplicación de la inteligencia artificial en la psicología, es importante destacar que aún carecen de reconocimiento científico sólido. Esta falta de respaldo científico puede plantear riesgos significativos en su uso y promoción. Algunos de los riesgos asociados con este aspecto son los siguientes:

  • Eficacia y validez no comprobadas: La falta de reconocimiento científico significa que no se han realizado estudios rigurosos para evaluar la eficacia y validez de estas aplicaciones de IA en la psicología. Por lo tanto, puede existir una brecha entre las afirmaciones y las pruebas reales de su efectividad.
  • Interpretación errónea de los resultados: Sin un respaldo científico sólido, existe el riesgo de que los resultados generados por estos sistemas de IA se interpreten de manera incorrecta o se les atribuya un significado más allá de su validez real.
  • Impacto negativo en la relación terapéutica: La dependencia excesiva de sistemas de IA en la psicoterapia puede tener un impacto negativo en la relación entre el paciente y el terapeuta. Si los pacientes confían en estas aplicaciones de IA como su principal fuente de apoyo emocional, pueden descuidar la interacción humana y la relación terapéutica, lo que puede limitar la calidad y la eficacia del tratamiento.
  • Sesgos y discriminación: Las aplicaciones de IA en la psicología pueden verse afectadas por sesgos inherentes a los datos utilizados para entrenar los algoritmos. Si estos sesgos no se abordan adecuadamente, existe el riesgo de que las aplicaciones de IA generen recomendaciones y tratamientos sesgados.

Dado lo anterior, hay que tener en cuenta que, si bien los proyectos de aplicación de inteligencia artificial en la psicología pueden presentar características interesantes, es crucial no aceptarlos aún como soluciones respaldadas por la evidencia científica.

Referencias:

  • Barrios, H., Díaz, V., Guerra, Y. (2021). Propósitos de la educación frente a desarrollos de inteligencia artificial. Cadernos de Pesquisa. semanticscholar.org
  • Chacón, J., Flórez, A., Rodríguez, J. (2015). La Inteligencia Artificial y sus Contribuciones a la Física Médica y la Bioingeniería. Mundo FESC, volumen (5), número (9), pp. 60-63. fesc.edu.co
  • Feito, O. (2023). Inteligencia Artificial. OscarFeito.com.drive.google.com
  • Incio, F., Capuñai, D., Estela, R., Valles, M., Vergara, S., Elera, D. (2021). Inteligencia artificial en educación: una revisión de la literatura en revistas científicas internacionales. Apuntes Universitarios, volumen (12), número (1). apuntesuniversitarios.edu.pe
  • Inteligencia Artificial Dev (2021). ¿Cómo se aplica la Inteligencia Artificial en la psicología? Inteligencia Artificial.dev inteligencia-artificial.dev
  • Jumbo, G. (2019). La Inteligencia Artificial y su Impacto en los Procesos de Selección. Loja, Ecuador, Universidad Internacional de la Rioja. Trabajo de Titulación Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos.
  • López, B. (2007). Introducción a la Inteligencia Artificial. Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo. itnuevolaredo.edu.mx
  • Neuros Center (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la psicología. Neuroscenter.com. neuroscenter.com
  • Niebles, J. (2020). Inteligencia artificial en todo y para todos. Revista Digital Universitaria UNAM, volumen (21), número (1). revista.unam.mx
  • Rivera, J., Sánchez, D. (2016). Inteligencia artificial: ¿Reemplazando al humano en la psicoterapia? Escritos, volumen (24), número (53), pp. 271-291. semanticscholar.org
  • Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Barcelona, España. Editorial Planeta. planetadelibroscom.com
  • Sandoval, E. (2018). Aprendizaje e inteligencia artificial en la era digital: implicancias socio-pedagógicas ¿reales o futuras? Revista Boletín Redipe, volumen (7), número (11). revista.redipe.org
  • Torres, R., López, A., Barceló, M., Cirett, F. (2017). Algoritmos de Inteligencia Artificial para evitar la discriminación en los procesos de selección de personal. El caso de una empresa de Software. Komputer Sapiens, pp. 18-21. smia.mx

Créditos foto de portada: Foto de August de Richelieu de Pexels

R. Mauricio Sánchez
R. Mauricio Sánchez
Licenciado en Psicología por la Facultad de Ciencias de la Conducta de la UAEMex (México). Experiencia docente y en atención clínica en entidades privadas y públicas, como el Instituto de la Seguridad Social. Editor adjunto y redactor especializado en Psicología en Mente y Ciencia.

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Licenciado en Psicología por la Facultad de Ciencias de la Conducta de la UAEMex (México). Experiencia docente y en atención clínica en entidades privadas y públicas, como el Instituto de la Seguridad Social. Editor adjunto y redactor especializado en Psicología en Mente y Ciencia.