En 2025, el 68% de los países había integrado servicios de salud mental digital en sus sistemas públicos. Entre esos servicios, el chatbot terapéutico ocupa un lugar creciente. Aplicaciones que conversan, escuchan, devuelven reflexiones, sugieren estrategias, acompañan crisis. Algunos incorporan capacidades diagnósticas. Otros se presentan como alternativa o complemento a la psicoterapia. La promesa es clara: acceso inmediato, disponibilidad permanente, sin lista de espera, sin el coste de un profesional o de una sesión privada.
¿Qué es un chatbot terapéutico? Un programa informático diseñado para mantener conversaciones sobre “salud mental” mediante texto — y en algunos casos voz — con el objetivo de producir «alivio emocional», reducir síntomas de ansiedad o depresión, o acompañar procesos de “bienestar psicológico”. No es un terapeuta digital: es un sistema de procesamiento de lenguaje que simula una conversación terapéutica.
El caso más estudiado hasta la fecha, Woebot, fue utilizado por más de 1,5 millones de personas antes de cerrar sus servicios en junio de 2025 —víctima, según sus creadores, de la ausencia de un marco regulatorio claro para herramientas de IA en salud mental.
¿Cómo funciona técnicamente?
La primera generación -aplicaciones como Woebot y Tessa- su arquitectura es un sistema basado en reglas: su contenido es generado por humanos y el chatbot responde según árboles de decisión predefinidos. El programador escribe de antemano todas las respuestas posibles: si el usuario dice X, el chatbot responde Y. No hay inteligencia -hay un guion ramificado-. La orientación teórica suele ser la TCC: el chatbot detecta palabras clave asociadas a «pensamientos negativos» y devuelve técnicas de reestructuración cognitiva prediseñadas.²
La segunda generación, su arquitectura es un sistema de aprendizaje automático, incorpora modelos estadísticos que aprenden patrones a partir de grandes cantidades de conversaciones previas. Ya no siguen un guion ramificado —generan respuestas que estadísticamente se parecen a las de conversaciones terapéuticas humanas. No entienden lo que el usuario dice en sentido semántico: detectan patrones probabilísticos y generan la respuesta más probable en ese contexto.
En la tercera generación los LLMs, su arquitectura corresponde a un modelo de lenguaje como puede ser ChatGPT, Therabot o Replika. Son los modelos actuales más sofisticados y entrenados sobre cantidades enormes de texto humano, que pueden generar respuestas fluidas, contextualmente pertinentes y aparentemente empáticas. Han demostrado ciertas capacidades similares a las del psicólogo, como ofrecer psicoeducación y adherirse a protocolos de intervención. Sin embargo, presentan problemas de desequilibrios de poder, tendencia a dar consejos, malinterpretación de señales y positividad excesiva.³ ¡Vaya!
¿Cómo se programa el chatbot terapéutico basado en LLM?
El proceso no es una programación clásica línea a línea sino que opera en tres capas: un modelo base ya entrenado (GPT-4, Claude, Gemini); un ajuste fino —fine-tuning— sobre conversaciones terapéuticas, transcripciones de sesiones de TCC, manuales clínicos. Entonces el modelo aprende a responder de manera más cercana al estilo terapéutico, y la ingeniería de prompts que son instrucciones detalladas que los desarrolladores escriben y que el modelo recibe antes de cada conversación — «eres un asistente de salud mental empático, no debes dar diagnósticos, si detectas riesgo de suicidio debes redirigir a recursos de crisis…». Este es el mecanismo de control más importante y también el más frágil.
Los LLMs actuales pueden identificar sentimientos, pero no son capaces de experimentarlos, tienen empatía cognitiva —reconocen patrones asociados a emociones— pero no empatía afectiva.⁴ Y además, muchas intervenciones comercializadas como «impulsadas por IA» en realidad se apoyan en algo tan simple como guiones basados en reglas. Existe una brecha persistente entre la retórica de marketing y las realidades técnicas subyacentes.⁵
El objeto perfecto
Es un fenómeno tecnológico, un objeto que encarna con una coherencia notable las coordenadas del sufrimiento posmoderno. Podemos pensar que la sociedad actual se caracteriza, por cuatro tendencias que se articulan entre sí: el individualismo, el biologicismo, el nihilismo y el tiempo presente. Estas coordenadas estructurales producen un tipo específico de sufrimiento y que genera, correlativamente, un tipo específico de demanda de tratamiento.⁶ El chatbot responde a cada una de esas coordenadas con una precisión que ningún otro objeto terapéutico había logrado hasta ahora.
El chatboot, por estructura, es individualista: está diseñado para ti, para tus síntomas, para tu proceso. No hay lazo con el semejante, no hay dimensión colectiva, no hay historia. El sufrimiento se privatiza, exactamente como lo produce la época.
Es biologicista por diseño, porque reduce el malestar subjetivo a patrones detectables, corregibles y habla el lenguaje de los síntomas medibles, de las escalas validadas, de los algoritmos de detección emocional. No pregunta qué quiere el sujeto ni qué lo ha determinado —detecta patrones y devuelve técnicas. Es la expresión más coherente del biologisismo que el psicoanálisis critica en la psiquiatría y psicología y que, con distinto vocabulario, aparece también en ciertas lecturas del psicoanálisis que reducen el malestar a un quantum de goce a regular.
Funciona, además, como objeto de tiempo presente, es decir, disponible ahora, inmediatamente, sin espera, sin compromiso, sin proceso. No hay historia que construir ni dirección que sostener, cada conversación es autosuficiente. Esto no es un defecto técnico del chatbot, sino que es la propuesta implícita de lo que el tratamiento es. Y esa propuesta está perfectamente acompasada al sujeto posmoderno: el que elige solo, individualmente, sin mediación del Otro, lo que le parece mejor en este momento.
Y aquí una pregunta interesante del sujeto posmoderno es el imperativo del goce —como se sostiene — o es entre otras cosas la obligación, el imperativo de elegir solo.⁷ El sujeto posmoderno está perentoriamente obligado a elegir, elegir una vocación, un trabajo, una profesión, una pareja, una identidad… Y esa obligación de elegir sin un Otro que sostenga la elección es una de las fuentes más consistentes de angustia contemporánea.
¿Qué hace el chatbot con eso? Ofrece una compañía que no compromete, una escucha que no pide nada, una presencia que no cuestiona la elección del sujeto. Es decir, refuerza exactamente la estructura que produce el sufrimiento mientras simula tratarla, es la respuesta híper-moderna al problema posmoderno: ofrecer las mismas coordenadas del sufrimiento como solución.
Las preguntas que importan
Todo este aparato técnico —reglas, estadística, LLMs, ingeniería de prompts— opera sobre el lenguaje como patrón. Procesa significantes. Y es aquí donde, como psicoanalista, me gustaría detenerme a hacer algunas preguntas, no las que hace la industria -¿es eficaz?, ¿reduce síntomas?, ¿escala bien?- sino las que exige una posición ética.
La primera pregunta es ¿Qué está haciendo cuando «funciona»? Toda intervención clínica tiene una teoría implícita del sujeto —una idea de quien sufre y qué es lo que lo hace sufrir. La teoría implícita del chatbot terapéutico es siempre la misma, independientemente de su generación: quien sufre tiene síntomas que son patrones desadaptativos de pensamiento o conducta, y lo que lo hace sufrir puede ser identificado, categorizado y corregido mediante las respuestas adecuadas. Es la teoría del sujeto de la ciencia —universal, anónimo, sin historia particular, cuyo malestar es traducible a parámetros medibles.⁸ Que esa teoría produzca alivio en algunos casos no la valida como descripción de lo que el sufrimiento humano es.
El síntoma no es un patrón desadaptativo a corregir: es una formación que el sujeto produce en su relación con el Otro, que cumple una función y que dice algo que no sabe cómo decir de otro modo.
La palabra y la transferencia
La segunda pregunta es sobre el lenguaje, es decir, los LLMs lo procesan con una sofisticación impresionante. Pero en psicoanálisis la palabra no es información que se transmite o patrón a procesar sino que es una demanda dirigida a un Otro, el analista, es una pregunta.
La tercera pregunta entonces es sobre la transferencia, lo que el sujeto dice en sesión está dirigido a alguien a quien entre otras cosas le supone un saber —y esa dirección modifica lo que se dice, cómo se dice, qué se omite y qué retorna sin querer. La cadena asociativa frente a un analista —con sus equívocos, sus lapsus, sus silencios— no es la misma que se despliega frente a una pantalla que espera pacientemente la siguiente frase. El inconsciente, podría decirse, ¡sabe con quién habla! Esa suposición es la transferencia, y sin transferencia no hay análisis.
Un chatbot no puede ocupar ese lugar, porque no hay sujeto —no hay nadie que no sepa algo, que pueda ser sorprendido, que pueda equivocarse y que ese error produzca algo. El chatbot produce exactamente lo contrario: transparencia perfecta, disponibilidad sin resto y esa perfección es lo que clausura la transferencia antes de que pueda constituirse.
Hay sujetos, sin embargo, que pueden decir cosas a una pantalla que nunca dirían a un analista, precisamente porque no hay nadie ahí. La vergüenza, la inhibición, el miedo al juicio desaparecen frente al chatbot. En ese sentido, la ausencia de sujeto del lado del chatbot no solo clausura la transferencia —en ciertos casos también la desbloquea. Podría funcionar como antesala: un espacio donde algo se dice por primera vez, donde una pregunta toma forma antes de poder dirigirse a alguien. El problema no es ese uso sino cuando la antesala se convierte en destino.
El espejo y el sujeto dividido
Los chatbots terapéuticos producen una ilusión de trabajo subjetivo, nos devuelve siempre una imagen de nosotros mismos más organizada, más coherente, mejor gestionada ¡Esa imagen puede ser reconfortante!
Los estudios que muestran reducciones de síntomas a corto plazo en escalas de ansiedad y depresión confirman que el alivio es posible sin que la estructura cambie. Reducir el síntoma no es lo mismo que modificar la posición del sujeto. Lo que se pierde en la sustitución no es el contacto humano ni la empatía: es la posibilidad de que algo del inconsciente se mueva, de que una palabra caiga de otro modo, de que el sujeto sea sorprendido por lo que él mismo dice. El análisis no es una conversación bien gestionada sino un dispositivo que hace posible que el inconsciente hable, de un saber no sabido. Y eso requiere, entre otras cosas, que haya alguien ahí para leerlo.
Notas
¹ Hua, Y. et al. (2025). Charting the evolution of artificial intelligence mental health chatbots from rule-based systems to large language models: a systematic review. World Psychiatry, 24(3), 383–394. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12434366/
² Stade, E. C. et al. (2024). Large language models could change the future of behavioral healthcare: a proposal for responsible development and evaluation. npj Mental Health Research, 3(1), 12. https://www.nature.com/articles/s44184-024-00056-z
³ Boit, S. y Patil, R. (2025). Evaluating an LLM-powered chatbot for cognitive restructuring: insights from mental health professionals. arXiv. https://arxiv.org/html/2501.15599v1
⁴ Boit, S. y Patil, R. (2025). A prompt engineering framework for large language model-based mental health chatbots: conceptual framework. JMIR Mental Health, 12, e75078. https://mental.jmir.org/2025/1/e75078
⁵ Hua, Y. et al. (2025). Op. cit.
⁶ Eidelsztein, A. (2020). Psicoanálisis y posmodernidad desde la perspectiva del PIC de APOLa. Primer encuentro de actualizaciones del PIC de APOLa, 12 de diciembre de 2020. https://eidelszteinalfredo.com.ar/psicoanalisis-y-posmodernidad-desde-la-perspectiva-del-p-i-c-de-apola/
⁷ Eidelsztein, A. (2020). Op. cit.
Lacan, J. (1966). La ciencia y la verdad. En Escritos 2. Siglo XXI.
Sugarman, D. E. et al. (2023). Can robots do therapy? Examining the efficacy of a CBT bot in comparison with other behavioral intervention technologies in alleviating mental health symptoms. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294988212300035X
Zhong, W. et al. (2024). The therapeutic effectiveness of artificial intelligence-based chatbots in alleviation of depressive and anxiety symptoms in short-course treatments: a systematic review and meta-analysis. Journal of Affective Disorders, 356. https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.04.057
