¿Puede una inteligencia artificial tener inteligencia emocional?

Hoy hablamos de inteligencia emocional en talleres de liderazgo y libros de divulgación, pero su origen es mucho más sobrio: un artículo académico. En 1990, los psicólogos Peter Salovey y John Mayer la definieron como la capacidad de reconocer las emociones propias y ajenas, distinguirlas entre sí y usar esa información para guiar el pensamiento y la acción. Más de tres décadas después, la pregunta ya no es solo si las personas la tenemos, sino si una inteligencia artificial puede tenerla.

Vale una aclaración. Salovey y Mayer plantearon un modelo de habilidades, que se puede medir con tests, y lo distinguieron de otras versiones más amplias que mezclan la habilidad con rasgos de personalidad. Esa diferencia importa, porque es justamente el tipo de prueba que hoy se les aplica a las máquinas.

Ya en 2023, un equipo de la Universidad de Tsinghua desarrolló una prueba psicométrica de comprensión emocional pensada tanto para personas como para modelos de lenguaje, usando como referencia a más de quinientos adultos. Fue uno de los primeros intentos de evaluar con rigor psicométrico las características humanas de estos modelos.

En 2025 el experimento se hizo más ambicioso. Un equipo de las universidades de Ginebra y Berna sentó a seis modelos de lenguaje, entre ellos ChatGPT, frente a cinco tests de inteligencia emocional pensados para humanos, de los que se usan en investigación y en el mundo corporativo. Los modelos acertaron en promedio el 81 % de las preguntas; las personas, según los estudios originales de validación, el 56 %.

Después vino el giro más curioso: los investigadores le pidieron a ChatGPT-4 que escribiera versiones nuevas de esos tests. Las probaron con más de cuatrocientas personas y, en conjunto, tenían una dificultad equivalente a la de los originales, aunque no todas las medidas resultaron equivalentes, como la claridad de los ítems o su diversidad. La IA no solo rindió el examen, también supo redactarlo, aunque con matices.

Otro estudio, de la Universidad de Toronto, fue más íntimo. Comparó respuestas empáticas escritas por IA con las de profesionales de atención en crisis. Los participantes preferían las de la IA en todos los escenarios, pero esa preferencia cambiaba cuando se enteraban de quién las había escrito. El trabajo apunta a una posible explicación: los profesionales humanos, por cansancio y desgaste, a veces sacrifican parte de su empatía. Una máquina, claro, no se agota.

¿Qué significa todo esto? Conviene leerlo con cautela. Estos tests miden si alguien sabe cuál es la respuesta más sensata ante una situación emocional, no si siente algo. Una máquina puede dominar el mapa sin haber recorrido nunca el territorio. Además, un buen puntaje no garantiza una buena conversación real, porque el contexto cotidiano es mucho más desordenado que un escenario escrito. Y los propios autores señalan que falta explorar qué ocurre en otras culturas, porque estos modelos se entrenaron sobre todo con datos occidentales.

Entonces, ¿para qué sirve? Los investigadores imaginan usos concretos, como crear escenarios de práctica para trabajadores sociales. Allí la IA funciona como un simulador: un espacio seguro para ensayar conversaciones difíciles antes de tenerlas de verdad.

Quizás la lección más útil sea otra: la IA puede ser una gran aliada para entrenar la empatía, pero el vínculo humano sigue siendo insustituible cuando de verdad importa. Sabe reconocer una emoción, pero no atravesarla. Y eso, por ahora, sigue siendo cosa nuestra.