Com ens imaginem el futur de la professió. Entre la por i el potencial.
El debat sobre la intel·ligència artificial en psicoteràpia es duu a terme, la majoria de vegades, dins de dos marcs extrems. El primer és la por: una imatge en què un algorisme s’apropia de la professió, i les competències terapèutiques — la relació, anys de formació, el raonament clínic — queden reduïdes a una nota al peu. El segon és l’entusiasme acrític: la suposició que una eina resoldrà problemes que fins ara requerien un ésser humà. Tots dos marcs simplifiquen en excés el que realment és el treball d’un terapeuta. El gràfic que obre aquest article els situa costat per costat a propòsit.
El costat esquerre: una simplificació perillosa
El primer diagrama presenta les “habilitats terapèutiques del futur” com un camp gairebé uniforme d’IA, amb una categoria residual d‘“altres”. És una visió en què la tecnologia ocupa el lloc de la competència en lloc de donar-li suport. És còmode, perquè permet o bé rebutjar la IA completament o bé confiar-hi sense límits, en tots dos casos sense haver de traçar cap frontera. I precisament per això és enganyós.
El costat dret: la IA al voltant de les competències, no en lloc seu
El segon diagrama organitza aquestes mateixes habilitats del futur segons el que són a la pràctica clínica: l’aliança terapèutica, el diàleg socràtic, la conceptualització de casos, l’avaluació clínica, l’ètica, l’empatia, el canvi de conducta i el treball basat en l’evidència. La IA se situa al centre no com un agent que pren decisions, sinó com una capa de suport — alliberant el terapeuta de la documentació i de l’organització del material, per alliberar temps per al que continua sent exclusivament humà. Cap de les vuit competències és objecte d’automatització.
Aquesta distinció té una base empírica
Dos grans assaigs aleatoritzats del 2026 mostren el mateix patró. McFadyen i col·laboradors (Communications Medicine), en un estudi de 540 persones, van trobar que una aplicació de CBT amb suport d’IA generativa s’utilitzava més sovint i durant més temps que el material de control digital, amb una eficàcia clínica comparable. So i col·laboradors (Journal of Medical Internet Research), en un assaig de tres braços amb 1.187 persones, no van observar diferències significatives en la reducció dels símptomes depressius (PHQ-9), però sí que van registrar un compromís més alt en el grup amb suport d’IA.
La conclusió és consistent: les eines amb suport d’IA augmenten el compromís del pacient, però el resultat clínic continua sent comparable al del grup de control. El compromís és un predictor de l’efecte, no l’efecte en si mateix.
La troballa més interessant, tanmateix, té a veure amb què impulsa la retenció del pacient en la teràpia. A l’anàlisi exploratòria de So i col·laboradors, la retenció venia impulsada per la funció empàtica del model — el reflex de l’emoció — amb una odds ratio propera a deu (OR 9,99), mentre que la funció d’assessorament no va mostrar cap efecte significatiu. El mecanisme, per tant, no és “donar consells encertats”, sinó reflectir l’emoció. I aquesta és una competència el nucli de la qual continua estant en mans del terapeuta.
Una frontera que cal traçar deliberadament
Ignorar el canvi no l’aturarà — només farà que passi sense les persones que millor entenen què és una teràpia segura, ètica i basada en la relació. La resposta no és renunciar a la tecnologia, sinó triar eines la conformitat de les quals estigui documentada i no simplement declarada.
En aquest sentit, el principi escrit al gràfic — protegir el que funciona; millorar el que es pot millorar — no és un eslògan de màrqueting, sinó un criteri operatiu. Entre la por i el potencial hi ha una elecció: co-crear o ignorar.
Protegir el que funciona. Millorar el que es pot millorar.
Aquest text analitza dades científiques publicades i no constitueix una recomanació clínica. Therapy Support no és un producte sanitari en el sentit del MDR i no pren decisions clíniques. La IA a la plataforma dona suport a la documentació i a l’organització del material — totes les decisions clíniques continuen sent responsabilitat del terapeuta.
Fonts: J. McFadyen et al., Increasing engagement with cognitive-behavioral therapy (CBT) using generative AI: a randomized controlled trial (RCT), Communications Medicine 6, 129 (2026), nature.com/articles/s43856-025-01321-8. M. So et al., Effect of AI-Based Natural Language Feedback on Engagement and Clinical Outcomes in Fully Self-Guided Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Depression: 3-Arm Randomized Controlled Trial, Journal of Medical Internet Research (2026), jmir.org/2026/1/e76902.