Как си представяме бъдещето на професията. Между страха и потенциала.
Дебатът за изкуствения интелект в психотерапията най-често се води в две крайни рамки. Първата е страхът: картина, в която алгоритъмът поема професията, а терапевтичните компетенции — връзката, годините обучение, клиничното разсъждение — се свеждат до бележка под линия. Втората е безкритичният ентусиазъм: предположението, че инструмент ще реши проблеми, които досега изискваха човешко същество. И двете рамки опростяват прекалено какво всъщност представлява работата на терапевта. Графиката, откриваща тази статия, ги поставя нарочно една до друга.
Лявата страна: опасно опростяване
Първата диаграма представя „терапевтичните умения на бъдещето” като почти еднородно поле от AI, с остатъчна категория „друго”. Това е визия, в която технологията заема мястото на компетентността, вместо да я подкрепя. Тя е удобна, защото позволява или напълно да отхвърлите AI, или да му се доверите без ограничение — и в двата случая без да се налага да очертавате каквито и да е граници. И точно затова е подвеждаща.
Дясната страна: AI около компетенциите, а не вместо тях
Втората диаграма организира същите бъдещи умения според това какво представляват в клиничната практика: терапевтичния алианс, сократовия диалог, концептуализацията на случая, клиничната оценка, етиката, емпатията, поведенческата промяна и работата, основана на доказателства. AI седи в центъра не като действащ агент за вземане на решения, а като подпомагащ слой — освобождаващ терапевта от документацията и от организирането на материала, за да освободи време за това, което остава уникално човешко. Нито една от осемте компетенции не е обект на автоматизация.
Това разграничение има емпирична основа
Две големи рандомизирани проучвания от 2026 г. показват един и същ модел. McFadyen и колеги (Communications Medicine), в проучване с 540 души, установяват, че CBT приложение, подпомогнато от генеративен AI, е било използвано по-често и по-дълго от дигиталния контролен материал, при сравнима клинична ефективност. So и колеги (Journal of Medical Internet Research), в тристранно проучване с 1187 души, не наблюдават значими разлики в намаляването на депресивните симптоми (PHQ-9), но регистрират по-висока ангажираност в групата, подпомогната от AI.
Изводът е последователен: инструментите, подпомогнати от AI, увеличават ангажираността на пациента, но клиничният резултат остава сравним с контролната група. Ангажираността е предиктор на ефекта, не самият ефект.
Най-интересната находка обаче се отнася до това какво движи задържането на пациента в терапията. В проучвателния анализ на So и колеги задържането е било движено от емпатичната функция на модела — отразяването на емоцията — с отношение на шансовете, близко до десет (OR 9,99), докато консултативната функция не показва значим ефект. Механизмът следователно не е „даване на точни съвети”, а отразяване на емоцията. А това е компетенция, чиято същина остава при терапевта.
Граница, която трябва да бъде очертана съзнателно
Игнорирането на промяната няма да я спре — то само ще гарантира, че тя ще се случи без хората, които най-добре разбират какво е безопасна, етична терапия, основана на връзката. Отговорът не е да се откажем от технологията, а да избираме инструменти, чието съответствие е документирано, а не просто декларирано.
В този смисъл принципът, записан на графиката — защитавай това, което работи; подобрявай това, което може да бъде подобрено — не е маркетингов слоган, а оперативен критерий. Между страха и потенциала има избор: да съучастваш или да игнорираш.
Защитавай това, което работи. Подобрявай това, което може да бъде подобрено.
Този текст анализира публикувани научни данни и не представлява клинична препоръка. Therapy Support не е медицинско изделие по смисъла на MDR и не взема клинични решения. AI в платформата подкрепя документацията и организацията на материала — всички клинични решения остават за терапевта.
Източници: J. McFadyen et al., Increasing engagement with cognitive-behavioral therapy (CBT) using generative AI: a randomized controlled trial (RCT), Communications Medicine 6, 129 (2026), nature.com/articles/s43856-025-01321-8. M. So et al., Effect of AI-Based Natural Language Feedback on Engagement and Clinical Outcomes in Fully Self-Guided Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Depression: 3-Arm Randomized Controlled Trial, Journal of Medical Internet Research (2026), jmir.org/2026/1/e76902.