Terapija kao najčešća upotreba LLM-ova u 2025. Što pokazuju podaci Harvard Business Reviewa.
U travnju 2025. Harvard Business Review objavio je drugo izdanje svog izvještaja o tome kako ljudi zapravo koriste velike jezične modele (LLM-ove). Prvo mjesto na popisu stotinu najčešćih primjena nije pisanje koda, nije stvaranje marketinškog sadržaja, čak ni učenje. Prvo mjesto zauzimaju terapija i druženje. Tri od pet najčešćih primjena - terapija, organiziranje vlastitog života i pronalaženje smisla - po naravi su usmjerene na samoostvarenje i emocionalne su prirode. Riječ je o jasnom pomaku u odnosu na 2024. godinu, kada je prvih pet mjesta dominiralo tehničkim i kreativnim primjenama.
Što podaci zapravo pokazuju
Autor izvještaja, Marc Zao-Sanders, suosnivač je tvrtke filtered.com koja gradi rješenja utemeljena na umjetnoj inteligenciji - sukob interesa koji vrijedi imati na umu prilikom čitanja. Metodologija izvještaja počiva na kvalitativnoj analizi objava na Redditu i Quori te korisničkih citata, uz stručnu procjenu percipirane korisnosti i razmjera utjecaja. Riječ je o važnom ograničenju: istraživanje ne pokazuje koliko ljudi u cijeloj populaciji koristi LLM-ove na terapijski način, niti s kakvim zdravstvenim ishodima. Ono što pokazuje jasan je obrazac: korisnici o tim alatima govore jezikom do sada rezerviranim za pomažuće odnose.
Prvih deset mjesta izgleda ovako: terapija i druženje, organiziranje vlastitog života, pronalaženje smisla, podrška učenju, generiranje koda, generiranje ideja, zabava i besmislice, popravljanje koda, kreativnost, zdraviji život. Unutar prve kategorije autor razlikuje dva fenomena - terapiju, shvaćenu kao strukturiranu podršku u razrađivanju psiholoških poteškoća, i druženje, shvaćeno kao trajnu društvenu i emocionalnu vezu. Grupirani su zajedno jer oba odgovaraju na temeljnu ljudsku potrebu.
Tri sloja promišljanja za struku
Regulatorni sloj. Javno dostupni jezični modeli nisu medicinski uređaji u smislu europske MDR uredbe (Medical Device Regulation). Nisu podložni validaciji kliničke učinkovitosti, ne nose obvezu prijave neželjenih događaja, a njihovi pružatelji ne snose kliničku odgovornost za razgovore s korisnicima. Ipak, korisnici ih često tretiraju kao kvazi-terapeuta - opisujući simptome, dijeleći traume, tražeći tumačenja snova ili sukoba. Otvara se jaz između toga kako se alati zapravo koriste i regulatornih okvira koji su na snazi.
Etički sloj. Odnos s LLM-om ne uključuje informirani pristanak na sudjelovanje u terapijskom procesu u smislu profesionalnih standarda. Nema kontinuiteta odnosa, nema supervizije, nema profesionalne granice. Nema ni sigurnosti glede povjerljivosti - sam autor izvještaja napominje da ti alati ne mogu zamijeniti stručnu skrb niti jamčiti privatnost podataka. Citati korisnika navedeni u izvještaju uključuju materijal koji se tiče traume, neurološke ozljede i obiteljske sramote - vrstu materijala koja bi u ordinaciji zahtijevala pažljivu konceptualizaciju i supervizijski nadzor.
Klinički i didaktički sloj. KBT psihoterapeuti ovdje će prepoznati obrazac vrijedan imenovanja. Savjetovanje s LLM-om može poticati kognitivno rasterećivanje (cognitive offloading) - vanjsko delegiranje intelektualnog i emocionalnog rada čiji je razvoj upravo cilj mnogih terapijskih intervencija. Kod pacijenata s emocionalnom disregulacijom, to pojačava obrazac traženja trenutnog olakšanja. Za terapeute na početku edukacije rizik je analogan: efekt sidrenja na hipoteze koje generira model prije nego što se samostalno kliničko razmišljanje uopće stigne razviti.
S druge strane, HBR podaci pokazuju razmjer nezadovoljene potrebe. Prepreke u pristupu profesionalnoj psihoterapiji - financijske, geografske, kompetencijske, kulturne - stvarne su. Ako stotine milijuna ljudi diljem svijeta traže psihološku podršku u alatu koji nema kliničku validaciju, tada zaključak za struku ne bi trebao biti osuda fenomena, već pitanje kako povećati pristup kvalitetnoj pomoći.
Gdje se Therapy Support nalazi u ovom krajoliku
Therapy Support nije alat opisan u HBR izvještaju. Nije terapijski chatbot za pacijenta. Ne zamjenjuje razgovor s psihoterapeutom. To je AI platforma za terapeuta - asistent koji organizira dokumentaciju sesija, izdvaja fragmente relevantne za konceptualizaciju slučaja, predlaže strukturu kliničke bilješke te se brine za kalendar i naplatu.
Granica je jasno povučena na razini proizvoda i komunikacije: umjetna inteligencija predlaže materijal, terapeut donosi kliničku odluku. Bilješka koju generira model polazna je točka za uređivanje i provjeru, a ne gotova interpretacija. Kognitivni dijagram, model začaranog kruga ili ABC analiza nastaju kao radni materijal za daljnju konceptualizaciju, a ne kao dijagnoza.
U kontekstu HBR podataka ovaj okvir dobiva na dodatnom značenju. Ako je razmjer potreba pacijenata toliko velik da traže podršku u alatima bez kliničkog nadzora, tada na strani struke vrijeme terapeuta raste na vrijednosti. Vrijeme koje danas - prema našem validacijskom istraživanju iz 14 intervjua s psihoterapeutima - troši deset do petnaest sati administrativnog i dokumentacijskog rada mjesečno. Vrijeme koje bi se moglo preusmjeriti na rad s pacijentima.
Zaključak
Izvještaj Harvard Business Reviewa nije argument za zamjenu psihoterapije umjetnom inteligencijom. To je dijagnoza društvenog fenomena: ljudi traže pomoć tamo gdje je mogu pronaći, u tempu i obliku prilagođenom svojoj svakodnevici. Zaključak za struku trebao bi biti razgovor o dva paralelna zadatka - povećanju pristupa profesionalnoj terapiji i jasnom povlačenju granice između onoga što tehnologija može podržati i onoga što ostaje u domeni kompetencije terapeuta.
Za nas, kao tim koji gradi alate za KBT terapeute, to je potvrda smjera. HBR podaci daju vjerodostojnost hipotezi da je nezadovoljena potreba za psihološkom podrškom razmjer fenomena, a ne njegova margina. I da je tim važnije raditi na tome da terapeut - osoba koja na tu potrebu odgovara na siguran i sadržajan način - dobije više vremena, bolju strukturu rada i manje administrativnog opterećenja.
Ovaj tekst analizira objavljene tržišne podatke i ne predstavlja preporuku proizvoda. Therapy Support nije medicinski uređaj u smislu MDR-a i ne donosi kliničke odluke. Umjetna inteligencija u platformi podupire dokumentaciju i organizaciju materijala - sve kliničke odluke ostaju kod terapeuta.
Izvor: Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using Gen AI in 2025, Harvard Business Review, 9. travnja 2025., hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025.