Dónde acaba el acompañamiento y dónde empieza el tratamiento

Resumen

Un sistema conversacional de bienestar puede producir conversaciones cuya transcripción no permite distinguir el acompañamiento del tratamiento; la distinción reside en el alcance que el sistema declara y en la evidencia que sostiene esa declaración. A 20 de julio de 2026, cuatro estados de Estados Unidos —Illinois, Nevada, Rhode Island y Maine— prohíben que un sistema de IA preste terapia al público y otros cuatro —Utah, Nueva York, California y Nebraska— regulan la práctica sin prohibirla; el rastreador de legislación sobre chatbots de la Future of Privacy Forum sigue 98 proyectos de ley específicos en 34 estados, más tres propuestas federales. Una encuesta de KFF realizada entre el 24 de febrero y el 2 de marzo de 2026 sobre 1.343 adultos estadounidenses encontró que uno de cada seis había recurrido a una IA en el último año para pedir información o consejo sobre su salud mental. La revisión de la National Academy of Medicine sobre chatbots de salud mental registra la ausencia de consenso sobre la capacidad de un chatbot para ocupar el lugar de la terapia y la inexistencia de chatbots terapéuticos validados clínicamente. La delimitación del alcance admite operacionalización: un umbral mínimo de evidencia para cualquier transferencia, la acotación de cada transferencia a una población, una finalidad y un contexto, la comunicación atada al nivel de evidencia alcanzado y una certificación revocable por auditoría periódica.

Introducción

Un sistema conversacional que pregunta cómo ha ido el día, devuelve lo que escucha y propone un ejercicio de respiración puede estar acompañando o puede estar invadiendo el terreno de un tratamiento. La transcripción de la conversación rara vez lo aclara. Lo que separa una cosa de otra es el alcance que el sistema declara y la evidencia que sostiene esa declaración.

Los reguladores han llegado a esa frontera desde el exterior y han comenzado por la etiqueta: por lo que un sistema puede afirmar de sí mismo antes de llegar a nadie. A 20 de julio de 2026, cuatro estados de Estados Unidos prohíben que un sistema de IA preste terapia al público y otros cuatro regulan la práctica sin prohibirla.

Marco regulatorio en Estados Unidos y en la Unión Europea

El mapa de prohibiciones estatales sitúa en el primer grupo a Illinois, cuya ley se firmó el 1 de agosto de 2025, Nevada, en vigor desde el 1 de julio de 2025, Rhode Island, firmada el 22 de junio de 2026, y Maine, en vigor desde el 29 de julio de 2026. En esos cuatro estados, la terapia queda reservada a profesionales con licencia y un sistema de IA no puede ejercer como terapeuta.

El segundo grupo regula la práctica sin prohibirla. Utah obliga a informar de que se habla con una IA antes del acceso y siempre que se pregunte. Nueva York repite el aviso cada tres horas y exige derivar a servicios de crisis ante expresiones de autolesión. California añade protocolos de respuesta a crisis y avisos de descanso para menores. Nebraska, con cumplimiento exigible desde julio de 2027, suma la obligación de encaminar a recursos de crisis.

El rastreador de legislación sobre chatbots de la Future of Privacy Forum sigue 98 proyectos de ley específicos en 34 estados, más tres propuestas federales. En California, el senador Steve Padilla registró la SB 903, un proyecto de ley estatal que prohibiría a las empresas publicitar un chatbot como terapia y sujetaría cualquier decisión terapéutica a la revisión de un profesional con licencia. La secuencia regulatoria comienza por la promesa comercial —lo que un sistema puede decir de sí mismo antes de llegar a nadie— y precede a la regulación de la calidad técnica de sus respuestas.

La encuesta de seguimiento de KFF sobre información sanitaria y confianza, realizada entre el 24 de febrero y el 2 de marzo de 2026 sobre una muestra representativa de 1.343 adultos estadounidenses, encontró que uno de cada seis había recurrido a una IA en el último año para pedir información o consejo sobre su salud mental. Entre los menores de 30 años, la proporción sube al 28 %.

Toda esa legislación es estadounidense. En Europa el marco es el Reglamento (UE) 2024/1689, cuyas obligaciones de transparencia se aplican desde agosto de 2026 y cuyo régimen de alto riesgo llega en diciembre de 2027.

Planos de distinción entre acompañamiento y tratamiento

Una conversación de acompañamiento y una de tratamiento pueden compartir el vocabulario, el ritmo y los ejercicios que proponen. La diferencia se sitúa fuera del texto, en cuatro planos.

• La intención declarada. Aquello para lo que el sistema dice servir, y aquello que descarta de forma expresa.
• El marco de responsabilidad. Un profesional con licencia trabaja dentro de un ámbito de práctica, un deber de cuidado, una supervisión colegial y una vía de reclamación.
• La atribución de la responsabilidad por un daño. Una respuesta desafortunada tiene consecuencias distintas según quién la firme y bajo qué cobertura.
• La expectativa de quien usa el sistema. La expectativa con la que alguien entra en una conversación condiciona el peso que da a lo que recibe.

La revisión de la National Academy of Medicine sobre chatbots de salud mental describe el estado del campo: no existe consenso en que un chatbot pueda ocupar el lugar de la terapia y todavía no hay chatbots terapéuticos validados clínicamente. Una organización que despliega o certifica un sistema conversacional necesita por tanto un criterio propio de delimitación, porque la superficie de la conversación no lo proporciona.

El alcance declarado como criterio operativo

Un sistema que se presenta como acompañamiento afirma algo comprobable sobre el alcance para el que ha sido validado. Los cuatro estados que prohíben la terapia prestada por IA y los proyectos de ley que persiguen la publicidad engañosa trabajan esa misma frontera desde el registro mercantil hacia dentro: la etiqueta que un sistema se pone es una afirmación sobre su evidencia, y se decide antes de escribir la primera línea de la conversación, cuando todavía puede sostenerse con un expediente.

En yeshcube, esa decisión la ordena la escala ERL, y su función es restrictiva. Ninguna solución se transfiere por debajo de ERL-3: una solución que funciona en el laboratorio, obtiene buena aceptación en las pruebas y resulta técnicamente viable permanece sin transferir mientras su evidencia no alcance ese nivel, aunque exista demanda comercial.

Cada transferencia se delimita para una población, una finalidad y un contexto concretos: llevar la misma solución a otro caso obliga a revisar requisitos, riesgos y evidencia desde el principio, de modo que una validación en oficinas no autoriza un despliegue en un aula.

El mismo criterio decide qué puede afirmarse de una solución: un nivel de evidencia sostiene un tipo de enunciado y descarta los demás, y la comunicación queda atada al mismo expediente que autoriza la transferencia. La validación recorre seis dimensiones, entre ellas el cumplimiento regulatorio y ético, con un comité científico y un comité ético que pueden vetar el avance y con stop rules que lo detienen ante daño o resultados inconsistentes.

Limitaciones de la evidencia disponible

El mapa regulatorio corresponde a una fecha de corte, el 20 de julio de 2026, sobre un panorama legislativo en curso: el recuento de la Future of Privacy Forum contabiliza proyectos de ley, sin que esa cifra indique cuántos llegarán a promulgarse, y la SB 903 de California es un proyecto de ley estatal pendiente de tramitación.

El dato de uso procede de una única encuesta transversal autoinformada de población estadounidense: describe la frecuencia del recurso a la IA, sin informar de sus efectos, y su traslado a otras poblaciones requeriría una medición propia.

La revisión de la National Academy of Medicine registra la ausencia de chatbots terapéuticos validados clínicamente en el momento de la revisión; ese estado del campo puede cambiar con nuevos ensayos.

Los cuatro planos de distinción y la certificación con revocación constituyen marcos de criterio; su eficacia como mecanismos de protección carece de evaluación específica en las fuentes revisadas.

Conclusiones

La distinción entre acompañamiento y tratamiento en un sistema conversacional se decide en el alcance declarado y en la evidencia que lo sostiene; la transcripción de la conversación no basta para establecerla. La regulación estadounidense converge sobre la promesa comercial: cuatro estados reservan la terapia a profesionales con licencia y los proyectos de ley en tramitación persiguen la publicidad de un chatbot como terapia. El estado de la evidencia, con ausencia de chatbots terapéuticos validados clínicamente según la revisión de la National Academy of Medicine, convierte la delimitación del alcance en una decisión previa al despliegue. Esa delimitación admite operacionalización mediante un umbral mínimo de evidencia, la acotación de cada transferencia a una población, una finalidad y un contexto, la comunicación atada al expediente y una certificación revocable.

La certificación de integraciones del hub: Somia Within

Cuando otra organización quiere incorporar IA conversacional a su producto, el umbral tiene que existir antes del contrato. Somia Within es el sello con el que yeshcube homologa esas integraciones, y su contenido operativo es la lista de lo que bloquea.

Exige como mínimo ERL-3 para una transferencia activa: evidencia replicada en varios contextos reales, muestras agregadas robustas, resultados estadísticamente significativos, evaluación de eficacia, seguridad, usabilidad y aceptación, revisión independiente por pares y cumplimiento regulatorio completo. Deja fuera las ideas, los prototipos sin materializar y los proyectos en fase conceptual: una demostración que funciona no alcanza el umbral.

Los comités pueden pedir cambios en lugar de aprobar. El sello se audita de forma periódica y se revoca ante degradación de los estándares o incumplimiento de los principios, de modo que la certificación caduca con el comportamiento del producto. El mismo listón rige para los productos propios del hub y para los de fabricantes externos; esa ausencia de excepciones internas es la condición para oponerlo a un tercero. Una certificación sin cláusula de revocación carece de valor discriminante entre los productos que mantienen los estándares y los que los han degradado.

Sobre el comportamiento del sistema, la exigencia es explícita: mantiene visible su condición de inteligencia artificial, no se presenta como una persona, no simula sentir y no sustituye la atención profesional. Cuando una situación excede su ámbito, deriva o se detiene.

Colaborar en la validación de integraciones

yeshcube desarrolla este trabajo dentro de Allies, su sistema de colaboración científica, con cuatro tipologías de socio y tres principios: valor por valor, trazabilidad e independencia. Ningún socio puede vetar una publicación.

Fijar dónde acaba el acompañamiento pide evidencia que ningún equipo reúne solo. Interesa a equipos científicos que investiguen validación de sistemas conversacionales, a fabricantes que quieran incorporar la arquitectura bajo criterios verificables y a organizaciones sanitarias o educativas que necesiten distinguir una integración acreditada de otra que solo funciona en una demostración.

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Referencias

• Psychology.com. Mapa de prohibiciones estatales de terapia prestada por IA. Comprobado a 20 de julio de 2026.
• Future of Privacy Forum. Rastreador de legislación sobre chatbots de 2026. Recuento de 98 proyectos de ley específicos en 34 estados, más tres propuestas federales.
• Route Fifty. Cobertura de la SB 903 de California, registrada por el senador Steve Padilla. 2026.
• KFF. Encuesta de seguimiento sobre información sanitaria y confianza: uso de IA para información y consejo de salud. Encuesta del 24 de febrero al 2 de marzo de 2026, muestra representativa de 1.343 adultos estadounidenses.
• National Academy of Medicine. Revisión sobre chatbots de IA para la salud mental.
• Unión Europea. Reglamento (UE) 2024/1689. 2024.