Como imaginamos o futuro da profissão. Entre o medo e o potencial.
O debate sobre a inteligência artificial na psicoterapia é, na maioria das vezes, conduzido dentro de dois enquadramentos extremos. O primeiro é o medo: uma imagem em que um algoritmo assume a profissão, e as competências terapêuticas - a relação, anos de formação, o raciocínio clínico - são reduzidas a uma nota de rodapé. O segundo é o entusiasmo acrítico: a suposição de que uma ferramenta resolverá problemas que, até agora, exigiam um ser humano. Ambos os enquadramentos simplificam excessivamente aquilo que é, na realidade, o trabalho de um terapeuta. O gráfico que abre este artigo coloca-os lado a lado de propósito.
O lado esquerdo: uma simplificação perigosa
O primeiro diagrama apresenta as “competências terapêuticas do futuro” como um campo quase uniforme de IA, com uma categoria residual de “outros”. É uma visão em que a tecnologia toma o lugar da competência em vez de a apoiar. É conveniente, porque permite rejeitar a IA por completo ou confiar nela sem limites - em ambos os casos sem ter de traçar quaisquer fronteiras. E é exatamente por isso que é enganosa.
O lado direito: a IA à volta das competências, não em vez delas
O segundo diagrama organiza essas mesmas competências futuras de acordo com o que são na prática clínica: a aliança terapêutica, o diálogo socrático, a conceptualização de caso, a avaliação clínica, a ética, a empatia, a mudança comportamental e o trabalho baseado em evidência. A IA situa-se no centro não como um agente de decisão, mas como uma camada de apoio - aliviando o terapeuta da documentação e da organização do material, de modo a libertar tempo para aquilo que continua a ser exclusivamente humano. Nenhuma das oito competências é objeto de automatização.
Esta distinção tem uma base empírica
Dois grandes ensaios aleatorizados de 2026 mostram o mesmo padrão. McFadyen e colegas (Communications Medicine), num estudo com 540 pessoas, verificaram que uma aplicação de TCC apoiada por IA generativa foi utilizada com mais frequência e durante mais tempo do que o material de controlo digital, com uma eficácia clínica comparável. So e colegas (Journal of Medical Internet Research), num ensaio com três braços e 1.187 pessoas, não observaram diferenças significativas na redução dos sintomas depressivos (PHQ-9), mas registaram um maior envolvimento no grupo apoiado por IA.
A conclusão é consistente: as ferramentas apoiadas por IA aumentam o envolvimento do paciente, mas o resultado clínico permanece comparável ao do grupo de controlo. O envolvimento é um preditor do efeito, não o efeito em si.
O achado mais interessante, contudo, diz respeito ao que motiva a retenção do paciente na terapia. Na análise exploratória de So e colegas, a retenção foi impulsionada pela função empática do modelo - o reflexo da emoção - com um odds ratio próximo de dez (OR 9,99), enquanto a função consultiva não mostrou efeito significativo. O mecanismo, portanto, não é “dar conselhos precisos”, mas refletir a emoção. E essa é uma competência cujo núcleo permanece com o terapeuta.
Uma fronteira que tem de ser traçada deliberadamente
Ignorar a mudança não a vai travar - vai apenas garantir que ela aconteça sem as pessoas que melhor compreendem o que é uma terapia segura, ética e baseada na relação. A resposta não é desistir da tecnologia, mas escolher ferramentas cuja conformidade esteja documentada, e não apenas declarada.
Nesse sentido, o princípio escrito no gráfico - proteger o que funciona; melhorar o que pode ser melhorado - não é um slogan de marketing, mas um critério operacional. Entre o medo e o potencial há uma escolha: co-criar ou ignorar.
Proteger o que funciona. Melhorar o que pode ser melhorado.
Este texto analisa dados científicos publicados e não constitui uma recomendação clínica. A Therapy Support não é um dispositivo médico na aceção do MDR e não toma decisões clínicas. A IA na plataforma apoia a documentação e a organização do material - todas as decisões clínicas permanecem com o terapeuta.
Fontes: 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.