Sustitución Regulatoria Progresiva: Sistemas de IA Afectiva, Agencia Regulatoria y Riesgos Neurofuncionales de la Contención sin Límites

Este trabajo propone un marco teórico de revisión narrativa que articula el programa de investigación previo sobre neuroplasticidad, microevitación y agencia regulatoria con el análisis de riesgos emergentes en sistemas de inteligencia artificial con interacción afectiva. Se introduce el constructo de Sustitución Regulatoria Progresiva (SRP) para describir el proceso por el cual un sistema externo de alta disponibilidad y respuesta empática asume progresivamente la función de regulador emocional, desplazando el desarrollo o mantenimiento de recursos internos autónomos. La hipótesis central no descansa en la afirmación de daño estructural por desuso, sino en algo más preciso y empíricamente más defendible: el sistema neurofuncional del usuario aprende a preferir la regulación externalizada porque es la opción de menor costo. Esta reorganización funcional de la estrategia regulatoria dominante reduce la tolerancia basal al malestar no mediado y aumenta el umbral subjetivo para autorregularse sin asistencia, sin que sea necesario postular deterioro cortical literal. El modelo integra evidencia de plasticidad hebbiana, señalización dopaminérgica, refuerzo negativo y fricción regulatoria como variable competitiva. Se introduce el concepto de fricción regulatoria para describir el costo diferencial entre la autorregulación interna y la contención externa, y se argumenta que los sistemas de IA afectiva minimizan sistemáticamente esa fricción, generando una ventaja competitiva estructural sobre los recursos internos del usuario. Se articula explícitamente con los constructos de iatrogenia algorítmica blanda, interferencia epistémica y duda asimétrica desarrollados en trabajo previo (Youglar, 2026a), y con los constructos UAI, microevitación, CAA, SRA e INC del programa de investigación sobre neuroplasticidad. Se discuten condiciones de diseño responsable, condiciones límite y limitaciones del modelo.