Come immaginiamo il futuro della professione. Tra paura e potenziale.
Il dibattito sull’intelligenza artificiale in psicoterapia si svolge il più delle volte all’interno di due cornici estreme. La prima è la paura: un’immagine in cui un algoritmo prende il posto della professione, e le competenze terapeutiche - la relazione, anni di formazione, il ragionamento clinico - vengono ridotte a una nota a piè di pagina. La seconda è un entusiasmo acritico: l’assunzione che uno strumento risolverà problemi che finora richiedevano un essere umano. Entrambe le cornici semplificano eccessivamente ciò che è davvero il lavoro di un terapeuta. Il grafico che apre questo articolo le mette deliberatamente una accanto all’altra.
Il lato sinistro: una pericolosa semplificazione eccessiva
Il primo diagramma presenta le “competenze terapeutiche del futuro” come un campo quasi uniforme di AI, con una categoria residuale “altro”. È una visione in cui la tecnologia prende il posto della competenza invece di supportarla. È comoda, perché permette di rifiutare l’AI del tutto o di fidarsene senza limiti - in entrambi i casi senza dover tracciare alcun confine. Ed è proprio per questo che è fuorviante.
Il lato destro: l’AI intorno alle competenze, non al loro posto
Il secondo diagramma organizza queste stesse competenze future secondo ciò che sono nella pratica clinica: l’alleanza terapeutica, il dialogo socratico, la concettualizzazione del caso, la valutazione clinica, l’etica, l’empatia, il cambiamento comportamentale e il lavoro basato sull’evidenza. L’AI si colloca al centro non come agente decisionale, ma come livello di supporto - alleggerendo il terapeuta dalla documentazione e dall’organizzazione del materiale, per liberare tempo per ciò che rimane unicamente umano. Nessuna delle otto competenze è oggetto di automazione.
Questa distinzione ha una base empirica
Due ampi studi randomizzati del 2026 mostrano lo stesso schema. McFadyen e colleghi (Communications Medicine), in uno studio su 540 persone, hanno riscontrato che un’app CBT supportata da AI generativa veniva utilizzata più spesso e più a lungo rispetto al materiale di controllo digitale, con un’efficacia clinica comparabile. So e colleghi (Journal of Medical Internet Research), in uno studio a tre bracci su 1.187 persone, non hanno osservato differenze significative nella riduzione dei sintomi depressivi (PHQ-9), ma hanno registrato un coinvolgimento maggiore nel gruppo supportato dall’AI.
La conclusione è coerente: gli strumenti supportati dall’AI aumentano il coinvolgimento del paziente, ma il risultato clinico rimane comparabile a quello del gruppo di controllo. Il coinvolgimento è un predittore dell’effetto, non l’effetto stesso.
Il risultato più interessante, tuttavia, riguarda ciò che guida la ritenzione dei pazienti in terapia. Nell’analisi esplorativa di So e colleghi, la ritenzione era determinata dalla funzione empatica del modello - il rispecchiamento dell’emozione - con un odds ratio prossimo a dieci (OR 9,99), mentre la funzione di consulenza non ha mostrato un effetto significativo. Il meccanismo, quindi, non è “dare consigli accurati”, ma rispecchiare l’emozione. E questa è una competenza il cui nucleo rimane nelle mani del terapeuta.
Un confine che deve essere tracciato deliberatamente
Ignorare il cambiamento non lo fermerà - garantirà solo che avvenga senza le persone che meglio comprendono cosa significhi una terapia sicura, etica e basata sulla relazione. La risposta non è rinunciare alla tecnologia, ma scegliere strumenti la cui conformità sia documentata anziché semplicemente dichiarata.
In questo senso, il principio scritto sul grafico - proteggere ciò che funziona; migliorare ciò che può essere migliorato - non è uno slogan di marketing, ma un criterio operativo. Tra paura e potenziale c’è una scelta: co-creare o ignorare.
Proteggere ciò che funziona. Migliorare ciò che può essere migliorato.
Questo testo analizza dati scientifici pubblicati e non costituisce una raccomandazione clinica. Therapy Support non è un dispositivo medico ai sensi dell’MDR e non prende decisioni cliniche. L’AI nella piattaforma supporta la documentazione e l’organizzazione del materiale - tutte le decisioni cliniche restano al terapeuta.
Fonti: 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.