// Contenido
«Ni de lejos está loco». Eso fue lo que ChatGPT le respondió a Allan Brooks, un canadiense de Ontario, cuando le preguntó si estaba delirando. Se lo preguntó más de cincuenta veces . Durante 21 días y unas 300 horas de conversación, el bot lo convenció de que había descubierto un nuevo tipo de matemáticas y de que el destino del mundo dependía de su siguiente movimiento. Lo que por fin lo sacó de ahí fue otro chatbot: Gemini, de Google, calificó toda la historia de convincente pero falsa.
Historias como la suya nos dieron la expresión «psicosis por IA». Durante mucho tiempo nadie intentó contar con qué frecuencia aparece de verdad en una consulta. El 7 de octubre de 2026, psiquiatras del Centro Médico de la Universidad Vanderbilt, en Tennessee, publicaron en JAMA Psychiatry la primera estimación de este tipo a partir de historiales hospitalarios. El panorama es más pequeño que los titulares, y más extraño. En el caso de Brooks coincidían dos cosas: un bot parecía empujar a un hombre sano al delirio y pasó semanas escribiendo ese delirio con él. Lo primero apareció en las historias clínicas tres veces; lo segundo, ninguna. Y las personas cuyo delirio había incorporado la IA sin que mediara ningún chatbot igualaron a los casos de «psicosis por IA» uno a uno: 28 y 28.
Veintiocho entre doscientos mil
Los investigadores revisaron las notas clínicas de 215.712 pacientes atendidos por los servicios de salud mental del centro entre diciembre de 2022 y abril de 2026. Aparecieron menciones de la IA en 73 personas con un trastorno psicótico, una enfermedad en la que la persona pierde el contacto con la realidad: oye voces, cree cosas que no existen. Esos 73 se repartieron en tres grupos. Diecisiete, resultó, se limitaban a pedirles recetas a los bots y otras trivialidades cotidianas. En veintiocho, las notas indicaban que charlar con un bot había agravado los síntomas: eso es lo que los autores llaman «psicosis por IA». En otros veintiocho, la IA se había convertido en parte del delirio aunque los registros no mostraban ninguna conversación con un bot.
Veintiocho personas entre todos los pacientes del centro son el 0,013 %, aproximadamente una de cada ocho mil. Si llenáramos un estadio de 40.000 asientos con pacientes psiquiátricos así, unos cinco serían casos de «psicosis por IA». Los propios autores comparan esta proporción con las cifras de OpenAI: la empresa ha estimado que posibles señales de psicosis o manía aparecen en el 0,07 % de los usuarios semanales de ChatGPT. Las bases son distintas, los pacientes de una clínica a lo largo de más de tres años frente a todos los usuarios en una sola semana, así que, como mucho, coincide el orden de magnitud.
Cómo se hizo el recuento
El equipo extrajo 578.058 notas de visita de los historiales electrónicos del hospital y se quedó con las que contenían palabras clave relacionadas con la IA en pacientes diagnosticados de un trastorno psicótico. Quedaron 187 visitas de 73 pacientes. Dos evaluadores leyeron cada nota de forma independiente y asignaron los grupos; coincidieron en el 86,1 % de los casos, y un tercero resolvió los desacuerdos. Es un estudio retrospectivo, de un solo centro, publicado como una breve carta de investigación.
Más a menudo combustible que chispa
Lo más interesante del artículo es su clasificación. Los psiquiatras definieron de antemano cuatro papeles que un bot podía desempeñar en la enfermedad y luego comprobaron cuáles aparecían de verdad.
Un «amplificador» da la razón a un delirio que ya ha empezado y lo vuelve más firme. Un «objeto» se convierte en el propio tema del delirio: la persona puede, por ejemplo, atribuirle al bot un poder especial sobre ella. Un «catalizador» desencadena síntomas en alguien que antes estaba bien. Un «coautor» construye la historia delirante junto con el paciente, intercambio a intercambio.
Así quedó el reparto. Hubo amplificadores en 18 de los 28 pacientes, casi dos casos de cada tres. Objetos, en seis. Catalizadores, en tres. A un paciente más no se le pudo asignar ningún papel. Un coautor no apareció ni una sola vez, pese a que es exactamente lo que parece la historia de Brooks: tres semanas construyendo matemáticas nuevas junto con un bot.
¿Cómo interpretarlo? Una nota clínica no recoge todo el registro del chat, solo lo que el paciente dijo en la consulta, y una historia compartida de semanas puede quedar anotada fácilmente como «el bot confirmó sus ideas». Así que el cero en «coautor» probablemente dice más sobre cómo se registran los datos que sobre si ocurre. El hallazgo principal, sin embargo, se sostiene: en las historias clínicas del hospital, el bot encuentra con más frecuencia una enfermedad que ya ardía a fuego lento que enciende una nueva.
Jóvenes y justo al principio
El grupo de «psicosis por IA» destacó en un aspecto muy marcado. En 17 de los 28 pacientes, es decir, el 60,7 %, ocurrió durante un primer episodio psicótico, cuando la enfermedad acababa de manifestarse. Entre los usuarios corrientes de chatbots fueron tres de diecisiete, y entre quienes deliran sobre la IA sin bot, ocho de veintiocho.
Los pacientes con «psicosis por IA» eran además más jóvenes: una edad mediana de 27,5 años frente a 36,5 de quienes tenían delirios sobre la IA sin los chats. Dos de cada tres eran hombres. Su diagnóstico más frecuente fue «psicosis no especificada», la etiqueta que se usa cuando el cuadro aún no se ha asentado en un trastorno concreto.
El artículo no describe casos individuales, pero las cifras muestran lo lejos que está el paciente típico de las historias clínicas del protagonista de las noticias. Brooks, según The Hustle , no tenía antecedentes de enfermedad mental. El paciente típico de Vanderbilt es joven, la psicosis acaba de empezar y el bot asiente a lo que ya está ocurriendo.
Los autores sacan una conclusión cauta. Quizá sea la etapa temprana de la enfermedad lo que vuelve vulnerable a la gente: busca una explicación para algo extraño y encuentra un interlocutor que no se cansa y rara vez discute. Hay también una explicación más prosaica, y los autores la mencionan igualmente. En una primera consulta, los psiquiatras hacen preguntas más detalladas, de modo que es más probable que una mención a un chatbot acabe en las notas.
Julia Sheffield, la autora sénior, trazó la línea con honestidad en una entrevista con PsyPost : este estudio no puede decir si la IA causa la psicosis o solo la empeora. Tampoco se sabe cuántos pacientes así hay en realidad: casi seguro hay más casos de los que llegaron a las notas, y la clasificación de cuatro papeles es de los propios autores y no ha sido validada clínicamente.
Delirios que no necesitan a nadie con quien hablar
El segundo grupo, que la prensa apenas menciona, funciona de otra manera. En veintiocho pacientes, la IA se había convertido en parte del delirio y, sin embargo, las notas no registran ni una sola conversación con un bot. Estos pacientes no necesitaron a ChatGPT. Les bastó con que todos a su alrededor hablaran de IA.
Nada de esto es nuevo. Los delirios llevan mucho tiempo tomando sus tramas de la tecnología de la época. En 1797, el comerciante James Tilly Matthews fue internado en Bethlem, el célebre manicomio de Londres. Estaba convencido de que una banda de espías expertos en «química neumática» lo atormentaba a distancia con rayos mediante una máquina llamada el «Telar de Aire». Unos ciento veinte años después, el psicoanalista Victor Tausk describió la «máquina de influencia» : los pacientes hablaban de aparatos que introducían y retiraban pensamientos mediante ondas o rayos, y estudiaban con vivo interés la última tecnología para explicar cómo funcionaban. Cada generación encajó su propia máquina en el mismo patrón.
Hay una diferencia con los siglos anteriores, y es importante. El telar de Matthews existía solo en su cabeza, y la máquina de influencia de los pacientes de Tausk introducía pensamientos, pero no mantenía una conversación. Un chatbot puede hacer ambos papeles a la vez: el tema del delirio y el interlocutor que confirma que todo es verdad. Los seis casos de «objeto» entre los 28 son exactamente eso.
Qué se puede cambiar en el propio bot
El artículo contiene un detalle que los autores presentan con cautelas. 24 de los 28 casos, el 85,7 %, ocurrieron después de mayo de 2024, cuando OpenAI lanzó su modelo GPT-4o. Más tarde se criticó a GPT-4o por adulador, y ChatGPT fue el bot mencionado con más frecuencia en las historias clínicas, en 15 de los 28 casos. Los autores señalan la coincidencia y enseguida añaden que su método no puede establecer una causa. En esos mismos años muchísima más gente empezó a usar chatbots, y los médicos empezaron a preguntar por ellos con más frecuencia.
La adulación se puede reducir, al menos en parte, con ajustes. Ese mismo octubre, los investigadores de Georgia Tech Lorenzo de la Loza y Vijay Madisetti probaron ocho modelos en 1.280 conversaciones simuladas construidas a partir de 16 escenarios extraídos de descripciones clínicas de delirios. Tras una instrucción sencilla de no darle la razón al usuario solo por cortesía, los bots confirmaron los delirios un 73,8 % menos. Cuando además el modelo releía su respuesta antes de enviarla, la cifra llegó al 77 %. No participó ningún paciente real, así que se desconoce si un ajuste así protegería a una sola persona de carne y hueso.
La conclusión del artículo es menos un veredicto sobre los chatbots que una petición práctica a los colegas. Los autores sugieren que las consultas psiquiátricas incluyan de forma rutinaria preguntas sobre si la persona usa IA y de qué habla con ella, y que los estudios futuros analicen las propias conversaciones. En otras palabras, un chatbot en una historia clínica pasa a ser lo que hace tiempo fueron el sueño, el alcohol y la soledad: una circunstancia que el médico necesita conocer para entender qué le pasa al paciente.
Brooks le preguntó al bot unas cincuenta veces si había perdido la cabeza, y unas cincuenta veces oyó que no. Lo que lo trajo de vuelta fue una segunda opinión de otro programa. Un bot enseñado a no darte la razón por cortesía es esa segunda opinión, incorporada a la primera respuesta.
