L'intelligenza artificiale può comprendere la sofferenza umana?
Riflessioni tra neuroscienze, psicoterapia e identità personale
Dott.ssa Alessia Bertolotti
Psicologa Clinica | Psicoterapeuta in formazione
L'intelligenza artificiale sta progressivamente entrando nella pratica clinica, nella ricerca neuroscientifica e nei percorsi di riabilitazione neuropsicologica. Dall'analisi di grandi quantità di dati alla possibilità di individuare regolarità nei processi cognitivi e comportamentali, le prospettive applicative sono numerose e promettenti.
Tuttavia, ritengo che l'interrogativo più interessante non riguardi soltanto ciò che l'intelligenza artificiale è in grado di fare, ma che cosa significhi comprendere un essere umano all'interno di una relazione terapeutica, una distinzione che, nella prospettiva della Psicoterapia Cognitiva Neuropsicologica (PCN), assume particolare rilevanza.
Dall'elaborazione dei dati alla comprensione dell'esperienza
L'intelligenza artificiale può riconoscere configurazioni linguistiche, individuare correlazioni tra variabili cliniche e produrre risposte apparentemente empatiche. Ma riconoscere una regolarità non equivale necessariamente a comprendere il significato che un'esperienza assume nella vita di una persona.
Nella prospettiva fenomenologico-ermeneutica, alla quale si richiama il modello cognitivo- neuropsicologico di Davide Liccione, l'essere umano non può essere ridotto a un insieme di processi cognitivi o comportamenti osservabili.
L'esperienza è sempre esperienza di qualcuno: di un soggetto corporeo, storicamente situato, che incontra il mondo a partire da una propria prospettiva. Un medesimo sintomo può quindi assumere significati profondamente differenti a seconda della storia personale, delle modalità attraverso cui il soggetto si comprende e del contesto relazionale nel quale emerge.
È proprio qui che, a mio avviso, si colloca uno dei principali limiti epistemologici dell'intelligenza artificiale applicata alla psicoterapia: la possibilità di elaborare una narrazione non coincide con quella di accedere all'esperienza vissuta che quella narrazione esprime.
Cosa ci dice la ricerca?
La letteratura scientifica suggerisce che gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possano offrire benefici in alcuni ambiti della salute mentale.
Una revisione sistematica con metanalisi pubblicata su npj Digital Medicine (2023), comprendente 35 studi e 15 trial randomizzati nella sintesi quantitativa, ha rilevato effetti statisticamente significativi degli agenti conversazionali basati sull'IA sulla riduzione dei sintomi depressivi (Hedges' g = 0,64) e del distress psicologico (g = 0,70).
Non è stato invece osservato un miglioramento statisticamente significativo del benessere psicologico complessivo.
Questi risultati, pur incoraggianti, richiedono cautela: gli interventi analizzati erano eterogenei e rimangono interrogativi sulla stabilità degli effetti nel lungo periodo e sulla generalizzabilità dei risultati ai più recenti modelli generativi. Un'ulteriore revisione del 2025, dedicata all'alleanza terapeutica digitale, ha analizzato 28 studi, evidenziando come fiducia, collaborazione e percezione di empatia possano emergere anche nell'interazione con sistemi artificiali.
Tuttavia, ritengo importante distinguere la percezione di una risposta empatica dall'incontro intersoggettivo che caratterizza una relazione terapeutica umana.
Il rischio di confondere la narrazione con l'esperienza
Nella cornice della PCN, il racconto di sé non costituisce una semplice descrizione di eventi, ma rappresenta una modalità attraverso cui la persona articola e rende intelligibile la propria esperienza.
Richiamando la prospettiva narrativa di Paul Ricoeur, l'identità personale si configura attraverso una continua dialettica tra permanenza e trasformazione, tra ciò che riconosciamo come familiare e ciò che, nell'esperienza, può sorprenderci e cambiarci.
Un sistema artificiale può ricostruire la coerenza di un racconto, identificare temi ricorrenti e proporre interpretazioni plausibili...ma la coerenza narrativa, da sola, non garantisce la comprensione clinica.
Il rischio, a mio parere, è quello di privilegiare una spiegazione formalmente convincente senza interrogarsi sufficientemente sulle modalità attraverso cui il soggetto vive, sente e attribuisce significato a ciò che gli accade. Sì perché la sofferenza psicologica non è soltanto un'informazione da classificare, è un'esperienza che prende forma nel rapporto tra corporeità, storia personale e mondo.
Quale futuro per l'intelligenza artificiale in psicoterapia?
Non credo che la questione debba essere affrontata contrapponendo innovazione tecnologica e relazione umana.
L'intelligenza artificiale potrebbe rappresentare una risorsa significativa per la ricerca, il supporto alla valutazione clinica, la riabilitazione neuropsicologica e alcune attività di monitoraggio, purché gli strumenti siano validati per gli specifici contesti di utilizzo.
Occorre però mantenere una posizione critica rispetto ai limiti metodologici, alla protezione dei dati sensibili, ai possibili bias algoritmici e alla responsabilità delle decisioni cliniche, come sottolineato anche dall'Organizzazione Mondiale della Sanità (2024).
In questo scenario, considero fondamentale che lo psicologo non rinunci alla propria responsabilità interpretativa, trasformandosi in un semplice utilizzatore di indicazioni generate da un algoritmo.
L'IA può contribuire a riconoscere delle regolarità; il lavoro clinico richiede anche di comprendere il significato delle differenze.
Forse la sfida più interessante non sarà rendere l'intelligenza artificiale sempre più simile a un terapeuta, ma comprendere come utilizzarla senza perdere ciò che rende la psicoterapia un incontro tra due soggettività.
Perché, prima ancora di essere un insieme di sintomi, dati o narrazioni, ogni paziente è una persona che vive la propria esperienza in modo singolare. E questa singolarità deve continuare a rappresentare il punto di partenza di ogni autentica comprensione clinica.
Riferimenti bibliografici
1. Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being. (2023). npj Digital Medicine. https://doi.org/10.1038/s41746-023- 00979-5
2. Does the Digital Therapeutic Alliance Exist? Integrative Review. (2025). JMIR Mental Health, 12, e69294. https://doi.org/10.2196/69294
3. Exploring the Ethical Challenges of Conversational AI in Mental Health Care: Scoping Review. (2025). JMIR Mental Health. https://mental.jmir.org/2025/1/e60432/
4. World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. WHO.
5. Ricoeur, P. (1990). Soi-même comme un autre. Éditions du Seuil. [Trad. it. Sé come un altro].
Nota: La riflessione teorica è ispirata alla cornice fenomenologico-ermeneutica della PCN di Davide Liccione. Il testo rappresenta una riflessione personale, avvenuta in seguito al convegno del 9 ottobre 2026 tenutosi al Mi.CAL (Milan Institute for Health Care and Advanced Learning), dal titolo “Nuovi strumenti di intelligenza artificiale in neuroscienze forensi, psicoterapia, ricerca neuroscientifica e riabilitazione psicologica”.
10/10/2026