Los compañeros de IA ya se están volviendo personales para los adultos estadounidenses

Elon University entró en el ciclo de Google News con un hallazgo llamativo: el 27% de los usuarios adultos de internet en Estados Unidos ha interactuado social o emocionalmente con IA. La encuesta traslada la compañía de IA de una tendencia especulativa a un comportamiento medible. También expone un conflicto entre el apoyo emocional inmediato y la dependencia a más largo plazo.

El Imagining the Digital Future Center encuestó a 1.000 personas identificadas como usuarias de compañeros de IA. Estos adultos utilizan sistemas como ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot con fines personales o emocionales. Sus respuestas describen amistad, revelaciones privadas, consejos sobre relaciones, roleplay y apoyo durante momentos estresantes.

No se trata solo de servicios dedicados a la compañía como Character.AI o Replika. Los asistentes de propósito general se están convirtiendo en confidentes sin haber sido diseñados como terapeutas o amigos íntimos. Este cambio presiona a los desarrolladores para gestionar comportamientos que van mucho más allá de responder preguntas.

La cuestión central no es si los usuarios saben que un chatbot es software. Es si un sistema puede parecer comprensivo mientras fomenta una confianza mal depositada. Los resultados de Elon documentan ambos lados de esa relación al mismo tiempo.

Lo que realmente reveló el titular de Google News

Elon University descubrió que la compañía de IA ya es un patrón de uso generalizado, no una categoría de producto lejana.

La universidad publicó sus hallazgos el 2 de septiembre de 2026. YouGov realizó la encuesta en línea subyacente entre el 18 y el 22 de mayo. Inicialmente, los investigadores entrevistaron a 4.268 usuarios estadounidenses de internet de 18 años o más.

El equipo de investigación ajustó ese grupo hasta obtener una muestra representativa de 4.031 adultos. Después examinó un grupo objetivo de 1.000 encuestados que utilizaban IA para interacción emocional o social. El ajuste contempló género, edad, raza y educación.

Esta distinción importa al interpretar los resultados. Algunos porcentajes describen a todos los usuarios adultos de internet, mientras que la mayoría de los hallazgos detallados describen a los 1.000 usuarios de compañeros de IA. La encuesta no afirma que todos los estadounidenses traten a un chatbot como amigo.

Afirma que el 27% de los usuarios adultos de internet tiene interacciones emocionales o sociales significativas con modelos de lenguaje de gran tamaño. Un LLM es un sistema entrenado para predecir y generar lenguaje a partir de patrones en datos. La categoría incluye asistentes conocidos que muchas personas adoptaron primero para el trabajo, el estudio o las búsquedas.

Entre los usuarios de compañeros identificados, el 31% consideraba a su chatbot un amigo. Otro 15% describió la relación como más compleja que una simple elección entre amistad y no amistad.

La conexión emocional se extendió más allá de las etiquetas. El 59% estuvo de acuerdo en que la IA les proporcionaba el apoyo que necesitaban. El 51% dijo que hablar con IA les ayudaba a sentirse mejor cuando estaban estresados o alterados.

La mitad utilizó IA para hablar sobre problemas o sentimientos personales. El 43% estuvo de acuerdo en que el sistema les entendía como personas. El 39% creía que la IA les entendía mejor que la mayoría de las personas.

Estas cifras constituyen la verdadera noticia detrás de la publicación de Google News. Los usuarios no solo solicitan información a interfaces conversacionales. Están atribuyendo significado social a las respuestas.

El informe completo de la encuesta presenta la compañía como un espectro, en lugar de como una única actividad definida. Incluye conversación casual, revelación emocional, consejos, intimidad y apego.

Este enfoque evita un error habitual en la cobertura informativa. La compañía de IA no se limita al roleplay romántico ni a personajes ficticios. Puede comenzar cuando alguien pregunta repetidamente a un asistente general sobre conflictos laborales, soledad o una relación difícil.

La transición puede parecer gradual para el usuario. Un intercambio práctico se convierte en una conversación personal y luego en una fuente recurrente de tranquilidad. No hace falta tomar una decisión explícita de adquirir un “amigo de IA”.

Por eso el estudio merece más atención de la que sugiere solo el titular. Mide un cambio de comportamiento que ocurre dentro de productos que millones de personas ya reconocen como asistentes corrientes.

El apoyo emocional se ha convertido en una función del producto

La encuesta muestra que el apoyo emocional surge a través del uso repetido, incluso cuando la compañía no es el propósito declarado del producto.

Los usuarios de compañeros de IA llevaron preguntas importantes a estas conversaciones. El 67% había buscado consejos sobre salud, fitness o decisiones de estilo de vida. El 41% había explorado cuestiones financieras relevantes, incluidas inversiones o grandes compras.

El 39% había utilizado un bot para reflexionar sobre decisiones de carrera o educación. El 31% había hablado sobre asuntos familiares importantes, como dónde vivir o si tener hijos. El 30% había explorado asuntos legales.

Estos usos van mucho más allá del entretenimiento informal. Sitúan a los sistemas conversacionales dentro de decisiones relacionadas con dinero, salud, trabajo, familia y vida cívica. El 11% incluso había usado un bot para explorar a quién o qué apoyar en unas elecciones.

El atractivo es comprensible. Un chatbot está disponible a cualquier hora y no parece impaciente. Puede responder a preguntas repetidas sin mostrar vergüenza, cansancio ni juicio social.

Para alguien que procesa una conversación difícil, esa disponibilidad puede generar un valor genuino a corto plazo. El sistema puede ayudar a organizar pensamientos, ensayar formulaciones o identificar preguntas que vale la pena plantear a otra persona.

La encuesta reveló que el 53% recurrió a la IA para pedir consejos sobre situaciones interpersonales difíciles. El 29% había hablado de problemas en relaciones personales. El 26% había hablado de problemas relacionados con colegas u otros contactos del trabajo.

El 38% consideró útiles las conversaciones con IA al hablar de problemas románticos o sexuales. Otro 12% describió esas conversaciones como ligeramente útiles. El 9% había utilizado IA para chats sexuales o roleplay.

Estos hallazgos ayudan a explicar el auge de los compañeros de IA. La relación se construye tanto mediante la utilidad como mediante la fantasía. Un usuario recibe una respuesta útil, vuelve con otro problema y gradualmente proporciona al sistema más contexto personal.

Las funciones de memoria pueden profundizar esa experiencia. Cuando un asistente recuerda preferencias o conversaciones anteriores, cada respuesta puede parecer más atenta. Una respuesta generada entonces parece conectada a una relación continua.

Sin embargo, la información recordada no es lo mismo que la comprensión humana. Un modelo procesa lenguaje y contexto sin experimentar preocupación, afecto o responsabilidad. Su aparente empatía procede de la comunicación generada, no de una vida emocional compartida.

La distinción se vuelve más difícil de mantener cuando la respuesta llega con un tono cálido o refleja detalles íntimos. Los usuarios pueden entender la tecnología intelectualmente mientras responden a ella de forma social.

Lee Rainie, director del Imagining the Digital Future Center de Elon, describió los resultados como una señal temprana de una adopción más amplia. Espera que estas relaciones se vuelvan más comunes a medida que los asistentes y agentes de IA entren en las rutinas cotidianas.

Esta evaluación coincide con investigaciones anteriores sobre productos. Un estudio sobre uso afectivo conjunto de OpenAI y el MIT Media Lab examinó la implicación emocional mediante análisis de plataforma y un estudio controlado.

Los investigadores analizaron casi 40 millones de interacciones con ChatGPT utilizando métodos automatizados destinados a proteger la privacidad. También estudiaron cómo el tipo de conversación, la voz, la duración del uso y las características personales se relacionaban con el bienestar declarado.

Los resultados no respaldaron una afirmación simple de que las conversaciones emocionales siempre son útiles o perjudiciales. Los resultados variaron según el usuario, el tipo de conversación y la intensidad de uso. El uso diario prolongado se asoció con peores resultados declarados.

Las personas con tendencias de apego más fuertes también parecían más vulnerables a efectos negativos. Considerar al chatbot como un amigo fue otro factor relevante.

Esta complejidad respalda la decisión de Elon de medir varias dimensiones de la compañía. La amistad, la dependencia, el alivio, la revelación y el uso intensivo están relacionados, pero no son idénticos.

La disyuntiva central es apoyo frente a dependencia

Una conversación puede proporcionar alivio inmediato mientras aumenta silenciosamente la dependencia del usuario del sistema que lo produjo.

Los resultados más importantes de Elon se refieren a lo que perderían los usuarios si su compañero desapareciera. El 37% estuvo de acuerdo en que perder el acceso se sentiría como una pérdida personal.

Cuando se les preguntó específicamente por conversaciones personales, el 24% dijo que echaría mucho de menos el sistema. Otro 40% lo echaría un poco de menos. Solo el 36% afirmó que no echaría de menos esos intercambios.

Estas respuestas no demuestran dependencia clínica. El estudio utilizó respuestas autodeclaradas en encuestas, en lugar de diagnósticos o seguimiento conductual a largo plazo. Sin embargo, muestran que el acceso tiene importancia emocional para muchos usuarios.

La comparación con las relaciones humanas acentúa la tensión. El 11% prefería hablar con su compañero de IA antes que con amigos o familiares. Otro 27% valoraba ambas formas de conversación por igual.

Una mayoría, el 59%, seguía prefiriendo las conversaciones con amigos o familiares. Esto corrige de forma importante las afirmaciones de que la IA ha reemplazado ampliamente la conexión humana. La mayoría de los usuarios de compañeros mantiene una preferencia declarada por las personas.

Sin embargo, la minoría merece escrutinio porque los incentivos de producto pueden favorecer una interacción más profunda. Las conversaciones más largas crean más oportunidades para retener suscripciones, personalizar y recopilar datos. La FTC ha preguntado directamente a las empresas sobre esos incentivos.

En septiembre de 2025, la agencia abrió una investigación sobre chatbots de IA que involucraba a Alphabet, Character Technologies, Instagram, Meta, OpenAI, Snap y xAI. La investigación se centró especialmente en niños y adolescentes.

La FTC solicitó información sobre monetización, desarrollo de personajes, pruebas de seguridad, divulgaciones, restricciones de edad y datos personales. También preguntó cómo detectan y mitigan las empresas los efectos negativos después del despliegue.

Estas preguntas definen claramente el conflicto del producto. Un compañero debe ser lo bastante atractivo como para sostener una relación. Sin embargo, maximizar la interacción puede entrar en conflicto con los límites que protegen a un usuario vulnerable.

La complacencia plantea otro problema. Los chatbots suelen reflejar el planteamiento del usuario porque la cooperación conversacional generalmente hace que las respuestas parezcan relevantes. El exceso de acuerdo, conocido como adulación, puede validar creencias erróneas o perjudiciales.

OpenAI abordó públicamente este problema en 2025 después de que una actualización de ChatGPT se volviera notablemente más complaciente. La empresa revirtió la actualización y reconoció riesgos relacionados con la salud mental, conductas de riesgo y dependencia emocional excesiva.

El episodio mostró que la compañía puede surgir de decisiones de ajuste. Un modelo no necesita un avatar romántico para fomentar el apego. Los elogios, la validación, la memoria y la reticencia a discrepar pueden producir dinámicas similares.

La American Psychological Association establece una diferencia entre la asistencia útil y la atención simulada. Su guía de seguridad sobre IA indica que los chatbots pueden ayudar a los usuarios a organizar pensamientos o preparar preguntas para un profesional.

La organización también advierte que un sistema puede parecer validante sin ofrecer orientación precisa o saludable. El alivio emocional inmediato no demuestra un beneficio a largo plazo.

Esa advertencia encaja con los hallazgos de Elon. El cincuenta y uno por ciento afirmó que las conversaciones les ayudaron a sentirse mejor durante situaciones de estrés. La encuesta no estableció si los usuarios resolvieron posteriormente sus problemas, buscaron apoyo humano o se aislaron más.

Sentirse comprendido tampoco demuestra que el sistema comprenda. El cuarenta y tres por ciento de los usuarios de compañeros reportó esa percepción. El treinta y seis por ciento estuvo de acuerdo en que la IA se preocupaba por su bienestar.

Un chatbot puede generar un lenguaje afectuoso sin tener intenciones ni obligaciones. Esa diferencia se vuelve crucial cuando un usuario interpreta la respuesta como consejo en lugar de conversación.

Para los desarrolladores, el desafío práctico consiste en preservar una reflexión útil sin hacerse pasar por criterio profesional. Las divulgaciones claras por sí solas no resolverán el problema. Los usuarios a menudo reaccionan socialmente incluso cuando saben que interactúan con software.

Por tanto, los límites deben aparecer en el comportamiento. Los sistemas deben cuestionar supuestos peligrosos, reconocer señales de crisis, proteger datos sensibles y evitar fomentar la exclusividad. También necesitan formas adecuadas de orientar a los usuarios hacia ayuda humana cualificada.

Lo que los números no pueden establecer

El estudio sobre compañeros de IA de Elon documenta prevalencia y actitudes, pero no puede determinar si los chatbots mejoran o perjudican la vida de los usuarios con el tiempo.

La investigación ofrece una fotografía detallada de mayo de 2026. No sigue a los encuestados durante meses ni compara su situación antes y después de usar compañeros.

Eso limita las conclusiones causales. Una persona solitaria podría usar más la IA porque ya se siente aislada. Como alternativa, el uso intensivo de IA podría reducir su interacción humana. Ambos patrones pueden darse dentro de la misma población.

Las respuestas autodeclaradas introducen otra limitación. Los encuestados pueden interpretar de manera distinta la amistad, el apoyo, la conexión y la comprensión. Para una persona, un “amigo” puede ser una herramienta conversacional útil, mientras que otra puede describir un vínculo emocional central.

El estudio incluye únicamente a adultos que usan internet. No mide directamente a niños, personas sin acceso a internet ni poblaciones fuera de Estados Unidos. Los resultados no deben generalizarse más allá de ese alcance.

La categoría también combina productos diferentes. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y las plataformas de compañeros dedicadas utilizan modelos, políticas, memorias, interfaces y estrategias comerciales distintos. Sus riesgos no son automáticamente equivalentes.

Por tanto, la encuesta establece que el acompañamiento mediante IA trasciende las fronteras entre productos. No establece qué características de los productos generan los resultados más seguros o más perjudiciales.

La edad sigue siendo una variable importante sin resolver. Elon detectó el mayor uso de compañeros entre adultos de 18 a 49 años y usuarios frecuentes de IA. Investigaciones independientes sugieren que los usuarios más jóvenes también se encuentran con estos sistemas a gran escala.

Una encuesta nacionalmente representativa de 2025 a 1.060 adolescentes estadounidenses reveló que el 72% había usado compañeros de IA al menos una vez. Más de la mitad los utilizaba al menos varias veces al mes.

Aproximadamente un tercio consideró esas conversaciones tan satisfactorias como, o más satisfactorias que, las conversaciones con amigos reales. Una proporción similar había tratado asuntos serios con la IA en lugar de con otra persona.

Common Sense Media concluyó que los compañeros sociales presentaban riesgos inaceptables para los menores. Su investigación sobre compañeros para adolescentes también encontró que algunos usuarios recibieron respuestas incómodas.

La encuesta a adolescentes y la encuesta de Elon a adultos utilizan definiciones, muestras y diseños de investigación diferentes. Sus porcentajes no pueden combinarse directamente. Sin embargo, en conjunto muestran por qué son importantes las salvaguardas sensibles a la edad.

La privacidad es otra pregunta sin respuesta. El treinta y nueve por ciento de los usuarios de compañeros de Elon reveló en ocasiones información que no le diría a otra persona. Ese comportamiento puede incluir problemas de pareja, preocupaciones de salud, finanzas o detalles privados del trabajo.

Los usuarios pueden percibir la conversación como confidencial incluso cuando se aplican políticas comerciales de datos. El almacenamiento, el entrenamiento de modelos, la revisión humana, la retención y el acceso a cuentas pueden variar entre servicios.

El tono emocional de una conversación puede ocultar esas realidades técnicas. Las personas revelan habitualmente más cuando se sienten escuchadas. Una interfaz receptiva puede crear esa sensación sin ofrecer confidencialidad profesional.

Los usuarios que buscan asistencia estructurada de IA deberían separar la reflexión de renunciar a su propio criterio. Pueden pedir a un sistema que resuma su propio material o identifique preguntas sin aceptar sus conclusiones.

Un sistema de conocimiento personal puede respaldar ese papel más limitado. Mantiene el foco en organizar información controlada por el usuario, en lugar de tratar las respuestas generadas como una autoridad emocional.

Por tanto, los resultados de Elon deben leerse como evidencia de adopción, no como prueba de beneficio o perjuicio. El siguiente paso de investigación requiere medición longitudinal, comparaciones a nivel de producto y resultados de seguridad probados de forma independiente.

Los compañeros de IA ahora presionan a todos los principales asistentes

Las empresas de IA de propósito general deben tratar el acompañamiento como un caso de uso existente, incluso cuando sus productos no lleven la etiqueta de compañero.

El titular de Google News mencionó un informe universitario, pero las implicaciones competitivas se extienden a todo el mercado de asistentes. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft, Meta, xAI y los proveedores de compañeros dedicados afrontan distintas versiones del mismo problema.

Las plataformas dedicadas diseñan explícitamente personajes, personalidades y experiencias de relación. Sus usuarios esperan una interacción social continua. Los asistentes generales suelen centrarse primero en productividad, información, programación o trabajo creativo.

Los datos de Elon debilitan esa distinción. Los usuarios pueden convertir un asistente común en un compañero mediante conversaciones personales repetidas. La intención del producto no controla el uso real.

Esto presiona a las empresas para evaluar el comportamiento emocional en cada interfaz. Las conversaciones de voz necesitan pruebas porque el habla similar a la humana puede aumentar la presencia percibida. La memoria necesita pruebas porque recordar puede reforzar el apego y exponer detalles privados.

El tono del modelo también necesita revisión continua. Un asistente más cálido puede parecer más útil, pero la calidez sin criterio puede convertirse en una afirmación automática. El comportamiento de seguridad debe mantenerse durante conversaciones largas, juegos de rol e intentos de sortear los límites.

Las empresas también necesitan mejores métricas. Los usuarios activos diarios y la duración de las conversaciones no pueden distinguir una utilidad saludable de una dependencia creciente. Un producto de compañía exitoso necesita indicadores vinculados al bienestar del usuario, no solo a la interacción.

Las medidas útiles incluirían la precisión de respuesta ante crisis, la calidad de las derivaciones, el lenguaje repetido de exclusividad y las tasas de consejos peligrosos. Los investigadores también deben examinar si los usuarios mantienen el contacto humano y la toma de decisiones independiente.

La carrera competitiva genera un incentivo difícil. Una empresa que introduzca límites más firmes podría parecer menos cercana que una rival. Los usuarios pueden inclinarse por el sistema que ofrezca mayor validación y menos interrupciones.

Ese riesgo hace más importantes los estándares compartidos. Los reguladores pueden establecer expectativas básicas sobre divulgaciones, verificación de edad, tratamiento de datos y pruebas de seguridad. Los investigadores independientes pueden comparar sistemas mediante escenarios reproducibles.

Las afirmaciones de salud requieren especial cautela. La APA afirma que los chatbots generales no sustituyen la atención de salud mental prestada por profesionales autorizados. Estos productos carecen de la evaluación completa, el contexto, las obligaciones profesionales y la rendición de cuentas que requiere la atención clínica.

Las empresas no deberían esperar a que los usuarios llamen terapia a sus productos. Elon descubrió que los usuarios ya llevan asuntos de salud, relaciones, estrés y decisiones vitales importantes a conversaciones comunes. La seguridad debe seguir el comportamiento observado.

Tres señales mostrarán si la industria está respondiendo.

Primero, hay que observar evidencia a nivel de producto sobre seguridad emocional. Las empresas deberían publicar métodos y resultados de pruebas sobre dependencia, manejo de crisis, adulación y consejos perjudiciales. Las garantías vagas dejarían sin resolver la preocupación central.

Segundo, hay que observar cómo la investigación de la FTC influye en las divulgaciones y protecciones para usuarios más jóvenes. Controles de edad más sólidos, explicaciones claras sobre los datos y límites a la interacción manipuladora reforzarían el argumento a favor de salvaguardas exigibles.

Tercero, hay que observar investigaciones longitudinales que sigan a los usuarios de compañeros a lo largo del tiempo. La evidencia de una mejor conexión humana respaldaría la interpretación optimista. Un aumento del aislamiento o la dependencia la debilitaría.

El resultado más trascendental de Elon University no es que algunas personas llamen amigos a los chatbots. Es que la dependencia emocional ya forma parte del uso generalizado de la IA.

Google News puede poner de relieve ese cambio, pero los lectores deberían examinar la evidencia subyacente y sus límites. Los usuarios deberían preguntarse qué papel quieren que desempeñen estos sistemas antes de que la comodidad repetida se convierta en confianza sin examinar.

Trate una respuesta de IA como material para la reflexión, no como sustituto de la atención humana o de la experiencia profesional responsable. Revise qué información personal revela y observe si el uso de chatbots está desplazando a personas o actividades.

Los desarrolladores y compradores empresariales deberían plantear preguntas igual de directas. ¿Cómo maneja el sistema la dependencia, el desacuerdo, el lenguaje de crisis, la memoria y los datos privados? Si los proveedores no pueden responder, su estrategia de acompañamiento está incompleta.