Una investigación del MIT Media Lab y OpenAI, basada en más de 300.000 mensajes analizados durante un mes, revela que la manera en que se diseñan y utilizan los chatbots de inteligencia artificial tiene un impacto directo en el bienestar emocional de los usuarios.
Hallazgos principales del estudio
El estudio siguió a 981 participantes durante cuatro semanas, analizando más de 300.000 mensajes para investigar cómo las diferentes modalidades de chatbot (texto, voz neutral y voz atractiva) y tipos de conversación (abierta, no personal y personal) afectan el bienestar psicosocial.
Los resultados mostraron que, mientras los chatbots con voz inicialmente parecían beneficiosos para mitigar la soledad y la dependencia en comparación con los chatbots basados en texto, estas ventajas disminuyeron con niveles altos de uso, especialmente con un chatbot de voz neutral.
El tipo de conversación también influyó en los resultados: los temas personales aumentaron ligeramente la soledad, pero tendieron a reducir la dependencia emocional en comparación con las conversaciones abiertas, mientras que los temas no personales se asociaron con mayor dependencia entre los usuarios intensivos.
En general, un mayor uso diario —en todas las modalidades y tipos de conversación— se correlacionó con mayor soledad, dependencia y uso problemático, y menor socialización con personas reales.
Los análisis exploratorios revelaron que las personas con tendencias de apego emocional más fuertes y mayor confianza en el chatbot de IA tendían a experimentar mayor soledad y dependencia emocional, respectivamente.
Patrones de interacción identificados
El estudio identificó cuatro patrones de interacción distintos asociados con diferentes resultados psicosociales:
1. Patrón de interacción socialmente vulnerable: caracterizado por alta soledad y baja socialización, con usuarios que tienen alta evitación emocional, tendencia al apego, y que ven al chatbot como amigo.
2. Patrón dependiente de la tecnología: asociado con alta dependencia emocional y uso problemático, donde los usuarios tienen experiencia previa con chatbots de compañía, alta confianza en el chatbot, y lo ven como un amigo.
3. Patrón desapasionado: vinculado a baja soledad y alta socialización, donde los usuarios tienen actitudes positivas hacia la IA y perciben al chatbot como empático.
4. Patrón casual: Relacionado con baja dependencia emocional y uso problemático, donde los usuarios tienen bajo uso previo de chatbots y baja confianza en ellos.
Implicaciones importantes
El estudio subraya la compleja interacción entre las decisiones de diseño del chatbot (como la expresividad de la voz) y los comportamientos del usuario (como el contenido de la conversación y la frecuencia de uso). Los investigadores destacan la necesidad de más investigación sobre si la capacidad de los chatbots para manejar contenido emocional sin fomentar la dependencia o reemplazar las relaciones humanas beneficia el bienestar general.
Los hallazgos sugieren que los chatbots deben demostrar un grado medido de receptividad emocional. La insuficiente participación en respuesta a una evidente necesidad de apoyo emocional del usuario puede dar como resultado psicosociales negativos, como ejemplifica el chatbot basado en voz neutral. Sin embargo, con el tiempo, el nivel de dependencia del usuario y los patrones de uso en evolución deben considerarse cuidadosamente para garantizar interacciones apropiadas y efectivas.
El estudio concluye que una integración saludable de los chatbots de IA en la vida de los usuarios puede realizarse evitando la angustia emocional por rechazo mientras se mantienen límites psicosociales saludables mediante un uso moderado.
