La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente múltiples sectores de la sociedad, y el ámbito educativo no ha sido ajeno a esta revolución tecnológica. el objetivo de esta revisión sistemática es analizar el uso de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el rendimiento académico en distintos niveles educativos. Se realizó una investigación cualitativa, bajo una revisión sistemática, siguiendo lineamientos PRISMA 2020, se consultaron bases de datos académicas como Scopus, Web of Science y Scielo, abarcando artículos publicados entre 2015 y 2024, se aplicaron combinaciones lógicas con operadores booleanos AND OR. Luego del proceso de búsqueda quedaron 20 trabajos que cumplían con los criterios definidos. Los principales hallazgos indican que las aplicaciones de IA se centran en el aprendizaje personalizado, la retroalimentación automatizada y el análisis predictivo, mostrando efectos positivos en la motivación y el desempeño estudiantil. Sin embargo, se identificaron vacíos en los estudios relacionados con la equidad de acceso y las implicancias éticas de estas herramientas. Se concluye que la IA representa una oportunidad valiosa para mejorar el rendimiento académico, aunque se requiere un marco normativo claro y estudios que profundicen en sus efectos a largo plazo.
Artificial intelligence (AI) has profoundly transformed multiple sectors of society, and the educational field has not been immune to this technological revolution. The objective of this systematic review is to analyze the use of artificial intelligence (AI) and its impact on academic performance at different educational levels. A qualitative study was conducted using a systematic review approach, following the PRISMA 2020 guidelines. Academic databases such as Scopus, Web of Science, and SciELO were consulted, encompassing articles published between 2015 and 2024. Logical combinations with Boolean operators AND OR were applied. After the search process, 20 studies met the defined criteria. The main findings indicate that AI applications focus on personalized learning, automated feedback, and predictive analytics, showing positive effects on student motivation and performance. However, gaps were identified in the studies related to equitable access and the ethical implications of these tools. It is concluded that AI represents a valuable opportunity to improve academic performance, although a clear regulatory framework and further studies on its long-term effects are needed.