A medida que el uso de chatbots de IA ha explotado, los estudios revisados por pares que examinan su potencial adictivo han comenzado a aparecer en revistas científicas. Estos hallazgos publicados — evaluados a través de revision por pares — contribuyen a la creciente base de evidencia sobre los patrones de uso de chatbots de IA. Han surgido varios hallazgos que los investigadores están examinando más a fondo.

Principales hallazgos publicados

Los estudios revisados por pares han explorado varios patrones, aunque los hallazgos siguen siendo preliminares:

  • Los investigadores encontraron que los usuarios que interactuan con chatbots de IA para apoyo emocional tendieron a mostrar tasas más altas de uso problemático que aquellos que usan la IA para propósitos utilitarios
  • Algunos estudios sugirieron que los usuarios más jóvenes, particularmente adolescentes y adultos jóvenes, pueden mostrar mayor vulnerabilidad a la dependencia de chatbots
  • La soledad preexistente y la ansiedad social parecieron estar asociadas con la dependencia de chatbots de IA en varios estudios
  • La empatia percibida de los chatbots de IA parecio correlacionarse con la fuerza del apego y el riesgo de dependencia
  • Los investigadores observaron que los usuarios a menudo subestimaban su propio nivel de participación con chatbots de IA cuando autoinformaban

Enfoques metodologicos

Los estudios publicados emplean diversas metodologías: encuestas transversales que miden patrones de uso de la IA y correlatos psicológicos, diseños experimentales que prueban los efectos de la interacción con la IA en el estado de ánimo y el comportamiento, estudios cualitativos que exploran las experiencias de los usuarios y análisis computacionales de datos de uso.

Lo que apoya la evidencia

La evidencia revisada por pares actualmente sugiere que el uso de chatbots de IA puede volverse problemático para un subconjunto de usuarios, que los mecanismos pueden compartir características con otros patrones de comportamiento compulsivo que los investigadores han estudiado, y que ciertas características de diseño podrían aumentar el riesgo de dependencia. La base de evidencia está creciendo pero sigue siendo limitada por la novedad de la tecnología.

Vacios en la literatura

Siguen existiendo vacios significativos: pocos estudios longitudinales, investigación de intervención limitada, subrepresentacion de poblaciones diversas e insuficiente atención a plataformas de IA específicas y sus perfiles de riesgo únicos. Abordar estos vacios es una prioridad para la comunidad de investigación.

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