Negli ultimi tempi si è intensificato il dibattito sull’impiego dell’Intelligenza Artificiale (IA) in ambito psicologico. Il rischio, tuttavia, è che la diffusione mediatica del tema privilegi la dimensione notiziabile a scapito della complessità teorica e metodologica che esso comporta.
L’uso dell’IA in psicologia non è una novità: basti ricordare ELIZA (1966), uno dei primi sistemi esperti di elaborazione linguistica sviluppato da Joseph Weizenbaum [1] che fungeva da terapeuta.
Un fattore chiave della recente accelerazione dell’interesse risiede nello sviluppo, a partire dal 2017, degli algoritmi Transformer [2], che hanno ampliato in modo significativo le capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale. Questi modelli consentono di produrre testi altamente coerenti e verosimili rispetto a quelli generati da un interlocutore umano.
Parallelamente, la crescente accessibilità di tecnologie un tempo riservate a tecnici o centri di ricerca, e disponibili oggi in forme semplici ed economicamente sostenibili, ha favorito una diffusione senza precedenti. Ne è un esempio ChatGPT, rilasciato nel 2022, che ha raggiunto circa 100 milioni di utenti in soli due mesi dal lancio [3]. Infine, secondo l’Harvard Business Review (2025) [4], l’impiego principale dell’IA da parte della popolazione generale è divenuto nel tempo proprio quello di supporto personale/psicologico.
Tale scenario, insieme ad altri elementi emergenti, evidenzia l’urgenza per la comunità psicologica di approfondire i risvolti clinici, etici e sociali di questo fenomeno.
Il dibattito sulle IA in psicologia è articolato e tocca vari ambiti:
- distinzioni tecniche tra sistemi esperti e modelli generativi di grandi dimensioni (LLM);
- limiti tecnologici quali bias e allucinazioni;
- rischi legati alla tutela delle persone e alla sicurezza dei dati;
- potenzialità di supporto clinico e sociale;
- impatti sui vari ambiti della psicologia.
Questi aspetti richiedono approfondimenti metodici e sistematici.
Un contributo rilevante è rappresentato da un recente studio (2025) [5], analizzato anche dall’American Psychological Association (APA) [6]. L’elemento distintivo risiede nella metodologia: si tratta di un randomized controlled trial (RCT), che conferisce solidità e valore scientifico ai risultati, pur con alcune criticità.
Oltre all’aspetto statistico, un altro elemento degno di nota su un piano tecnico, è che i ricercatori hanno impiegato una IA generativa (Gen-AI), quindi capace di comprendere e generare linguaggio in maniera sofisticata e personalizzata con una maggiore complessità ad esempio di IA basate su Sistemi Esperti.
Altra caratteristica rilevante, il modello utilizzato, un Large Language Model (LLM), è stato addestrato specificamente su dialoghi relativi alla salute mentale, sviluppato da un’équipe di professionisti (psicologi e psichiatri) del settore. Infine, i ricercatori hanno implementato misure di sicurezza aggiuntive, tra cui un sistema di classificazione delle crisi. Questi accorgimenti rendono TheraBot un prototipo differente rispetto ad altri chatbot generativi.
Metodologia e risultati
Lo studio ha coinvolto 210 partecipanti, suddivisi in modo casuale in due gruppi: 106 soggetti hanno avuto accesso a TheraBot, mentre 104 sono stati collocati in lista d’attesa (gruppo di controllo). L’intervento è durato 4 settimane, con un successivo follow-up di altre 4 settimane.
Le variabili indagate includevano:
- sintomi depressivi;
- ansia generalizzata;rischio di disturbi della nutrizione e dell’alimentazione;
- qualità dell’alleanza terapeutica, misurata tramite la Working Alliance Inventory – Short Revised (WAI-SR);
- soddisfazione, usabilità e livello di engagement.
I risultati hanno mostrato una riduzione significativa dei sintomi di depressione, ansia e preoccupazioni legate al peso e alla forma corporea nel gruppo TheraBot, mantenuta anche al follow-up. Dallo studio è emerso che tra le persone con diagnosi di depressione, si è osservata una riduzione media dei sintomi pari al 51%, associata a miglioramenti clinicamente rilevanti dell’umore e del benessere generale. Nei soggetti con disturbo d’ansia generalizzata si è riscontrata una riduzione media dei sintomi del 31%, con una significativa quota di partecipanti che ha mostrato un miglioramento clinico, passando da livelli di ansia moderata a lieve, o da lieve a valori inferiori alla soglia diagnostica.
Per quanto riguarda i soggetti a rischio di disturbi alimentari coloro che hanno usato Therabot hanno evidenziato una riduzione media del 19% nelle preoccupazioni legate all’immagine corporea e al peso [7].
Passando alla dimensione dell’alleanza terapeutica, i dati suggeriscono che gli utenti abbiano instaurato un rapporto paragonabile a quello che solitamente si sviluppa con i terapeuti umani. Tale alleanza è stata valutata tramite la versione breve della Working Alliance Inventory (WAI-SR), che misura tre componenti fondamentali: l’accordo sugli obiettivi, la condivisione dei compiti e la qualità della relazione.
Per quanto riguarda la soddisfazione d’uso, gli utenti hanno riportato una buona usabilità e un elevato livello di soddisfazione, fattori rilevanti poiché strettamente connessi alla motivazione a utilizzare uno specifico strumento. È stato inoltre indagato il livello di engagement, ossia il grado di coinvolgimento nell’impiego del chatbot: anche in questo caso è emerso un dato significativo, con una media di circa sei ore di utilizzo per partecipante.
Discussione e implicazioni
Questo studio risulta di particolare interesse per diversi motivi. In primo luogo per il metodo di ricerca, trattandosi di uno studio randomizzato.
Un ulteriore elemento di rilevanza riguarda non solo la tipologia di tecnologia impiegata – una Gen-IA – ma anche il fatto che sia stata sviluppata specificamente per colloqui psicologici sotto supervisione umana, integrando misure di sicurezza. Ciò apre, come già evidenziato in precedenti lavori [8], prospettive significative per la professione.
Rispetto alla tecnologia utilizzata, a differenza dei sistemi esperti tradizionali, questo modello di IA permette un dialogo naturale, aperto e altamente personalizzato. Probabilmente, proprio in relazione a questa caratteristica delle IA generative, è emerso che gli utenti abbiano riferito lo sviluppo di una solida alleanza terapeutica. Questo aspetto solleva interrogativi rilevanti: cosa si intende realmente per alleanza terapeutica in tali contesti e se strumenti come il Working Alliance Inventory (WAI) siano sufficientemente sensibili a coglierne le sfumature. Un approfondimento in questa direzione appare necessario.
Nonostante i risultati promettenti, che aprono la strada a un possibile impiego delle IA generative in ambito psicologico, occorre sottolineare che tali sistemi non sono stati progettati per la gestione diretta di problematiche cliniche. Come riportato dagli stessi autori, sebbene anche la terapia condotta da un professionista umano non sia esente da rischi iatrogeni, le IA generative presentano vulnerabilità specifiche, come le cosiddette “allucinazioni” e la possibilità di generare contenuti errati, con il rischio di avere un impatto potenzialmente esteso.
Per queste ragioni si rende necessario condurre ulteriori studi di questo tipo e avviare la definizione di linee guida e regolamentazioni adeguate, in grado di orientare lo sviluppo e l’utilizzo sicuro di tali tecnologie in ambito psicologico.
Conclusioni
TheraBot rappresenta un caso di studio promettente, che suggerisce come le IA generative possano costituire un’integrazione innovativa al lavoro psicologico, purché sviluppate e utilizzate con rigore scientifico, supervisione professionale e adeguate misure di sicurezza.
Gli scenari che si delineano non riguardano soltanto la relazione tra psicologo e paziente, ma includono anche la possibilità di sviluppare nuovi ambiti di intervento e di applicazione professionale all’interno del settore digitale, un contesto ricco di risorse e opportunità per la psicologia del futuro con l’obiettivo è quello di creare strumenti capaci di integrare e supportare il lavoro del terapeuta.
[1] https://sites.google.com/view/elizaarchaeology/try-eliza
[2] https://www.ibm.com/it-it/think/topics/transformer-model
[4] https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025
[5] Heinz, M. V., Mackin, D. M., Trudeau, B. M., Bhattacharya, S., Wang, Y., Banta, H. A., … & Jacobson, N. C. (2025). Randomized trial of a generative AI chatbot for mental health treatment. Nejm Ai, 2(4), AIoa2400802.
[6] https://www.apaservices.org/practice/business/technology/on-the-horizon/mental-health-chatbot
[7] https://home.dartmouth.edu/news/2025/03/first-therapy-chatbot-trial-yields-mental-health-benefits