Una investigación realizada en Singapur con adultos mayores descubrió que la disposición a utilizar chatbots sociales en la rutina diaria se incrementa cuando estos sistemas son percibidos como sencillos de manejar, genuinos y capaces de mantener una conversación cercana. Por el contrario, un diseño excesivamente humano puede disminuir esa intención. Este hallazgo surge en un momento de creciente adopción de inteligencia artificial entre personas de la tercera edad y de búsqueda de alternativas para combatir la soledad.
El estudio, publicado en la revista Innovation in Aging, evidenció que los elementos relacionales añadieron una capacidad explicativa similar a la de los factores tecnológicos tradicionales. El modelo de aceptación tecnológica por sí solo explicó el 26% de la variación en la intención de uso. Al incorporar variables socio-relacionales, ese porcentaje subió otro 27%.
El equipo de investigadores estuvo conformado por Ka Lon Sou, W. Quin Yow, Matthew Zhi Yuan Lau y Fuxi Ouyang, de la Singapore University of Technology and Design. Los autores examinaron las reacciones de personas mayores ante un chatbot creado especialmente para ellas, con características como interfaz por voz, botones grandes, tamaño de letra ajustable y alta tolerancia a errores.
Facilidad de uso e interacción cercana impulsan la adopción
La muestra final estuvo compuesta por individuos de 60 a 89 años, con una edad promedio de 72,66 años. Todos residían en la comunidad y fueron convocados en centros de envejecimiento activo de Singapur.
Cada voluntario conversó durante aproximadamente 20 minutos con Ami Chat, un prototipo basado en el modelo GPT-4o-mini de OpenAI, diseñado como un acompañante virtual. Luego, respondieron cuestionarios sobre sus actitudes hacia la tecnología, su percepción del chatbot y su intención de utilizarlo en el hogar.
La conclusión principal fue clara: quienes percibían un mayor control sobre la herramienta mostraban una intención más alta de adoptarla. En el estudio, esa creencia de control agrupó la facilidad de uso percibida, la autoeficacia y las condiciones de apoyo para operar el sistema.
Esa variable resultó ser un predictor positivo en todos los modelos estadísticos. Igualmente lo fueron la autenticidad del chatbot y la intensidad de la interacción social con IA, una métrica que evaluaba cuán cercana y recíproca se sentía la conversación.
De acuerdo con la investigación, la intensidad de interacción social con IA se posicionó como uno de los predictores más sólidos, con un coeficiente de 0,99. La autenticidad también mostró una asociación positiva, con un coeficiente de 0,68 en el modelo final.
Un chatbot demasiado humano causa rechazo
El hallazgo clave fue el efecto de la antropomorfización, es decir, el grado en que se percibe al sistema como humano. Lejos de fomentar la adopción, un mayor nivel de humanización se relacionó con una menor intención de uso una vez que se consideró la variable de interacción cercana.
En el modelo final, esa relación fue negativa, con un coeficiente de -0,34. Los investigadores indican que este resultado contradice hallazgos anteriores sobre otros chatbots y podría explicarse por dos factores: incomodidad ante sistemas “casi humanos” y mayores preocupaciones sobre la privacidad.
El prototipo evitó precisamente una humanización excesiva. Empleó un avatar femenino de estilo caricaturesco y respuestas breves, coloquiales y cálidas, siguiendo las recomendaciones de una revisión sistemática previa sobre diseño amigable para adultos mayores, que sugiere simplicidad, antropomorfismo limitado, promoción de la interacción e inclusión de chequeos cognitivos.
Además, el chatbot incorporaba preguntas basadas en la guía ICOPE de la Organización Mundial de la Salud sobre salud cognitiva, salud mental y vitalidad. También contaba con un sistema de moderación de contenido para evitar conversaciones inapropiadas.
Otro hallazgo relevante fue que una salud autopercibida más baja predijo una mayor intención de uso. En el modelo final, la variable salud obtuvo un coeficiente de -0,32, lo que sugiere que las personas con mayores necesidades insatisfechas o menor bienestar podrían encontrar en estas herramientas un apoyo más atractivo.
Este efecto no se detectó al inicio de los análisis, pero se volvió significativo en el modelo completo. Los autores lo asocian con dos factores exploratorios: menores capacidades cognitivas percibidas y menor satisfacción con la vida.
La investigación también descubrió que la actitud general hacia la tecnología y la ansiedad frente a las gerontecnologías no predijeron por sí solas la intención de uso. Es decir, considerar una tecnología como útil o deseable no fue suficiente para explicar por qué una persona mayor querría convivir con un chatbot social.
En el análisis de mediación estadística, la intensidad de interacción social con IA sí explicó el vínculo entre autenticidad e intención de uso, con un efecto indirecto de 0,35 y un valor de p de 0,002. No sucedió lo mismo con la relación entre antropomorfización e intención de uso.
Tendencia creciente de uso de IA entre adultos mayores
Los investigadores contextualizan estos hallazgos en una tendencia global. En el Reino Unido, el 32% de las personas de 70 años o más reportó haber utilizado inteligencia artificial en 2023, según la Oficina Nacional de Estadísticas. En Estados Unidos, el uso de IA entre adultos de 50 años o más pasó del 9% en 2023 al 18% en 2024.
Este crecimiento se alinea con el avance de los modelos de lenguaje y la proliferación de chatbots enfocados en la compañía. El estudio menciona que Replika superó los 10 millones de usuarios registrados a nivel mundial en 2022, y que la Oficina para el Envejecimiento del estado de Nueva York desplegó más de 800 unidades del acompañante social ElliQ para mitigar el aislamiento.
El artículo destaca que el interés por estas herramientas aumenta en un contexto donde una parte significativa de los adultos mayores experimenta aislamiento y soledad. En Estados Unidos, aproximadamente un tercio de los adultos mayores reporta vivir esa situación, mientras que en Singapur la tasa de aislamiento social entre personas mayores varía entre 17% y 47%.
Los autores advierten que su experimento evaluó la intención de uso después de una única sesión breve, no el uso real a largo plazo. También señalan limitaciones en la generalización: la muestra no incluyó a personas con deterioro clínico diagnosticado, y algunos participantes experimentaron problemas de conectividad o reconocimiento de voz durante la prueba.
Fuente: Infobae
