La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa y los sistemas de aprendizaje automático en el ámbito de la psicología ha generado un debate polarizado entre el entusiasmo tecnológico y la cautela profesional. Desde chatbots que ofrecen apoyo emocional hasta algoritmos que prometen diagnosticar trastornos mentales, la IA se presenta como una salida a la crisis global de salud mental, aunque no exenta de riesgos (Torous et al., 2021).

Su aplicación en el campo de la psicología es diversa. En contextos clínicos, estas tecnologías se han utilizado para el triaje automatizado y monitoreo de síntomas. En psicología organizacional, los sistemas de «emotional AI» están analizando estados emocionales de los empleados, mientras que, en ámbitos forenses, algunos algoritmos predictivos desarrollados a través de la IA están evaluando los riesgos de reincidencia (Jin et al., 2023; Dressel y Farid, 2018; Jones, 2025).

Sin embargo, bajo el optimismo inicial subyace una realidad más compleja. Algunos autores plantean que los modelos actuales de IA presentan limitaciones técnicas, clínicas y éticas fundamentales que cuestionan seriamente su capacidad para desempeñar roles centrales en la práctica psicológica (APA, 2025a). Más aún, el desarrollo acelerado de estas tecnologías responde en gran medida a incentivos económicos —escalabilidad, reducción de costes laborales, monetización de datos sensibles— que pueden entrar en conflicto directo con los principios éticos de la profesión (Moro-Visconti et al., 2023).

A continuación, con el objetivo de ofrecer una visión panorámica de la situación actual, se abordan las limitaciones inherentes a los sistemas de IA aplicados a la psicología y el modelo de negocio que impulsa esta tecnología…

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