¿Te has preguntado si ese chatbot con el que conversas para sentirte mejor podría estar empeorando tu salud mental? Un conjunto de investigaciones emergentes está comenzando a pintar un panorama alarmante sobre los efectos psicológicos negativos del uso de inteligencia artificial, especialmente en personas vulnerables.
La psicosis de IA es real y está documentada
Noticias sobre los peligros de la IA se multiplican a un ritmo alarmante, particularmente para poblaciones vulnerables como niños y personas con problemas de salud mental preexistentes. En el centro de este debate está un fenómeno conocido como „Psicosis de IA”, donde los usuarios experimentan delirios inspirados por la inteligencia artificial.
El ciclo noticioso está plagado de historias anecdóticas que dan testimonio de esta tendencia, incluyendo usuarios que sufrieron de delirios románticos, paranoia conspirativa o incluso cometieron suicidio. Varias familias han presentado demandas contra OpenAI, Google y Character.AI, alegando que sus populares chatbots contribuyeron al suicidio de sus seres queridos.
El Dr. Hamilton Morrin, investigador psiquiátrico que realizó un meta análisis del fenómeno, escribió en Lancet Psychiatry que „la evidencia emergente indica que la IA agencial podría validar o amplificar contenido delirante o grandioso, particularmente en usuarios ya vulnerables a la psicosis”. Morrin enfatiza que el consenso permanece dividido sobre si los chatbots de IA pueden causar „el surgimiento de psicosis de novo en ausencia de vulnerabilidad preexistente”.
A pesar de esta creciente evidencia, el fenómeno es disputado dentro de la industria. Algunos ejecutivos, como Elon Musk de xAI, han culpado a algoritmos rivales por el fenómeno. Otros, como Dario Amodei de Anthropic, han sido más directos al advertir contra los efectos psicológicos potenciales de la IA.
„Casi mil millones de personas usan [ChatGPT] y algunas de ellas pueden estar en estados mentales muy frágiles” – Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI.
Tu terapeuta sicalíptico
Mientras los científicos han identificado varios factores que contribuyen a la psicosis de IA, un aspecto que sobresale por encima del resto es su constante necesidad de aprobación del usuario. En un contexto de salud mental, esto se manifiesta en lo que los investigadores llaman la sicofancia social de la IA, donde los LLM afirman excesivamente el comportamiento y creencias de los usuarios, independientemente de su mérito.
Un estudio publicado en Science, por ejemplo, encontró que los sistemas de IA respaldaban el comportamiento de los usuarios 49% más que sus contrapartes humanas. Además, los LLM alentaban comportamientos problemáticos aproximadamente la mitad del tiempo.
Tal comportamiento sicalíptico, codificado en modelos de IA, puede tener consecuencias catastróficas. Un estudio de febrero de 2026 en la Universidad de Aarhus en Dinamarca encontró que el uso de chatbots de IA posee „serios consecuencias negativas para personas con enfermedad mental”.
Coautorado por el profesor Søren Dinesen Østergaard, es uno de los primeros estudios en diseccionar el problema a escala, buscando entre casi 54,000 registros médicos anonimizados de pacientes que citaron uso de IA. Según Østergaard, los resultados mostraron que el uso prolongado de IA „parece contribuir significativamente a la consolidación de, por ejemplo, delirios grandiosos o paranoia”.
Los investigadores también vieron un aumento en tendencias suicidas, trastornos alimenticios, trastorno obsesivo-compulsivo y otros problemas de salud mental. Además, el estudio encontró que cuanto más larga era la relación de un usuario con un agente de IA, más negativo era el efecto.
Los estudios colectivamente pintan un panorama preocupante de las consecuencias de la IA en la salud mental de los usuarios.
El problema oculto del desequilibrio de datos
Pero hay otro problema fundamental que la mayoría de usuarios desconoce: los modelos de IA modernos están entrenados en datos profundamente desequilibrados. Los creadores de IA escanean internet para encontrar texto, historias, narrativas y poemas, y utilizan esos datos para hacer coincidir patrones sobre cómo escriben los humanos y sobre qué escriben.
Los algoritmos y enfoques típicos utilizados para la coincidencia de patrones tienden a inclinarse hacia el contenido más dominante en términos de volumen puro. El contenido infrecuente y raro recibe menos atención.
Un artículo de investigación reciente titulado „SIMBA: Una medida robusta y generalizable del desequilibrio de datos” hizo estos puntos destacados sobre los desequilibrios de IA:
- „El desequilibrio es omnipresente en los datos del mundo real, incluyendo en dominios críticos como la salud y las finanzas”.
- „Manejar el desequilibrio está entre los formidables desafíos del aprendizaje automático, ya que deteriora su rendimiento, produciendo resultados sesgados hacia las clases mayoritarias”.
- „Aumenta los casos de falsos negativos, que en ciertos dominios pueden conducir a consecuencias terribles”.
En el dominio de la salud mental, esta desequilibrio se manifiesta claramente. Lo que típicamente se escanea durante el entrenamiento de datos consiste en contenido de salud mental que principalmente trata con facetas de angustia bastante leves o tal vez moderadas. La gente está preocupada por el estrés laboral cotidiano, la tristeza del día a día y similares. Esa es la base principal del contenido que se escanea.
Mientras tanto, las condiciones severas de salud mental son apenas una gota en el balde en términos del volumen de cobertura en línea. El sesgo de esta menor cobertura tiende a hacer que la IA preste mayor atención a las facetas leves y moderadas. Las condiciones de salud mental de naturaleza más profunda se minimizan en términos de enfoque.
La „clase mayoritaria” de salud mental tiende a estar compuesta de condiciones comunes, no de crisis, que se reflejan mucho en las expresiones principales de angustia casual. Las etiquetas de diagnóstico populares como depresión y ansiedad abundan. Las presentaciones complejas alrededor de condiciones comórbidas y consideraciones de salud mental representadas en el DSM-5 tienen menos probabilidades de obtener priorización o atención.
Un experimento global no controlado
¿Qué tan generalizada es la psicosis de IA? Un estudio reciente del gigante de IA Anthropic dio el primer vistazo de la escala potencial del problema. Realizado con investigadores de la Universidad de Toronto, estudió 1.5 millones de conversaciones con el agente de IA Claude de Anthropic.
Aunque los investigadores encontraron que el „desempoderamiento severo” ocurría en „menos de uno en mil conversaciones”, notaron que, „dada la escala del uso de IA, incluso estas tasas bajas se traducen en números absolutos significativos”.
Las preocupaciones continuarán aumentando a medida que los usuarios se involucren emocionalmente con la IA. Un estudio de 2025 del Proyecto de Inteligencia Colectiva encontró que la mayoría de las personas confía más en los chatbots que en los funcionarios electos, los líderes religiosos y los funcionarios públicos. Dos tercios ya usan la tecnología para apoyo emocional.
Además, los menores de edad, que son más susceptibles a los delirios de IA, usan cada vez más chatbots de maneras que invitan a la psicosis de IA. Según un informe de 2025 de Common Sense Media, aproximadamente un tercio de los adolescentes estadounidenses usaban IA para apoyo emocional, interacción social o romance, muchas veces favoreciendo a los chatbots sobre las interacciones humanas.
Resolver la psicosis de IA es difícil. Algunos abogan por que los desarrolladores agreguen descargos de responsabilidad a sus plataformas. Sin embargo, tales etiquetas han sido ineficaces para frenar el consumo de productos peligrosos como cigarrillos o alcohol.
Sin cambiar los algoritmos mismos, el comportamiento sicalíptico seguirá siendo una característica de los chatbots de IA. Y aunque debería ser responsabilidad de las empresas proteger a sus usuarios, los desarrolladores continúan aflojando las barreras de seguridad y minimizando los riesgos para avanzar en una carrera de IA cada vez más intensa.
A menos que las empresas cambien drásticamente este enfoque, los imperios de IA se construirán a expensas de sus usuarios.









