La incorporación de inteligencia artificial (IA) en la salud mental despierta entusiasmo, pero también abre un terreno de preguntas éticas que no podemos evitar. Lejos de ser un detalle secundario, estos dilemas marcan la diferencia entre un uso responsable y uno riesgoso de la tecnología.
A continuación, se presentan algunos de los principales desafíos que los profesionales deben tener en cuenta:
- Confidencialidad de los datos
La información clínica es extremadamente sensible. Historias médicas, registros de tratamientos o evoluciones compartidas en plataformas digitales requieren resguardos estrictos. Si los datos no son protegidos adecuadamente, puede dañarse la confianza entre paciente y profesional, que constituye la base de toda práctica clínica.
- Delegación de decisiones clínicas
Un sistema de IA puede recuperar evidencia, comparar guías o señalar interacciones farmacológicas. Sin embargo, no puede captar el contexto único de cada paciente ni los matices subjetivos de una relación terapéutica. El peligro aparece cuando se delegan en la tecnología decisiones que requieren juicio clínico, ética y experiencia.
- Riesgo de generar una falsa sensación de certeza
En muchos casos, la evidencia disponible es parcial o incompleta. Una herramienta de IA puede presentar los datos de forma ordenada, pero si el profesional no reconoce los vacíos de información, puede asumir como definitivo lo que en realidad es provisorio. El desafío ético es aprender a leer no solo lo que la IA muestra, sino también lo que deja afuera.
- Impacto en la relación terapéutica
La práctica en salud mental se sostiene en el vínculo humano: la escucha, la empatía, la capacidad de habitar la incertidumbre junto al paciente. La introducción de IA nunca debería desplazar este núcleo. Si se transforma en un obstáculo para la relación, pierde sentido clínico.