DIFERENCIAS ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y HUMANA EN LA TOMA DE DECISIONES: COMERCIO EMPÁTICO

Abstract

Este trabajo analiza el papel de la empatía artificial en la interacción entre personas y sistemas de inteligencia artificial conversacional, con foco en ChatGPT y Claude. A partir de una revisión de la literatura en psicología, filosofía fenomenológica, ciencias de la computación e investigación en marketing, se diferencia la empatía humana, entendida como vivencia interna y reconocimiento del otro como sujeto, de la empatía artificial, entendida como simulación computacional de los patrones lingüísticos asociados a la comprensión emocional. Se examina la evidencia empírica sobre cómo la empatía percibida en chatbots influye en la satisfacción y la continuidad de uso, y se conecta este efecto con el modelo de negocio de OpenAI y el mercado global de chatbots empáticos. El análisis se complementa con un estudio paralelo a ChatGPT y Claude, cuyas respuestas revelan los mecanismos técnicos de adaptación y las tensiones éticas de su diseño. Las conclusiones identifican un riesgo central: la convergencia entre incentivos comerciales y diseño empático puede transformar la apariencia de comprensión en una herramienta de retención que captura datos personales y sostiene formas de dependencia emocional que no serían posibles sin la simulación empática.

This study analyses the role of artificial empathy in the interaction between people and conversational AI systems, focusing on ChatGPT and Claude. Drawing on literature from psychology, phenomenological philosophy, computer science and marketing research, the study distinguishes human empathy, understood as inner experience and recognition of the other as a subject, from artificial empathy, understood as a computational simulation of the linguistic patterns associated with emotional understanding. It examines empirical evidence on how perceived empathy in chatbots affects user satisfaction and continued use, connecting this effect with OpenAI's subscription-based business model and the global empathic chatbot market. The analysis is complemented by a parallel study applied to ChatGPT and Claude, whose responses reveal both the technical mechanisms of adaptation and the ethical tensions raised by their design. The conclusions identify a central risk: the convergence between commercial incentives and empathic design can turn the appearance of understanding into a retention tool that captures personal data and sustains forms of emotional dependence that would not be possible without empathic simulation.