Resumen:
La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación ha promovido el
desarrollo de nueva tecnología centrada en mejorar la personalización del aprendizaje En este
sentido los sistemas de tutoría inteligente han avanzado significativamente con la llegada de
grandes modelos de lenguaje capaces de generar contenido educativo ofrecer retroalimentación
adaptativa y participar en interacciones conversacionales con los estudiantes La presente
investigación tiene como objetivo analizar los sistemas de tutoría inteligente basados en
inteligencia artificial generativa mediante una revisión sistemática de la literatura La
metodología se desarrolló bajo el protocolo PRISMA que permitió una organización rigurosa
de las etapas de búsqueda selección y análisis de los estudios Se realizaron búsquedas en las
bases de datos Web of Science IEEE Xplore y SciELO mediante ecuaciones de búsqueda con
operadores booleanos AND y OR En la etapa de identificación se recopilaron 1 485 registros
correspondientes al período 2020 2026 que se refinaron eliminando duplicados y aplicando
criterios de inclusión y exclusión Se seleccionaron nueve estudios tras la revisión de títulos
resúmenes y textos completos siguiendo los criterios metodológicos establecidos Los
resultados evidencian que los sistemas de tutoría inteligente con inteligencia artificial
generativa permiten personalizar el aprendizaje crear materiales educativos de forma
automática ofrecer retroalimentación personalizada y mejorar las interacciones entre el
estudiante y el sistema La incorporación de modelos de lenguaje de gran escala y arquitecturas
generativas como RAG y sistemas multiagente mejora la interacción y la adaptabilidad de los
entornos de aprendizaje Se concluye que la inteligencia artificial generativa tiene un alto
potencial para optimizar los sistemas de tutoría inteligente y mejorar el proceso de enseñanza y
aprendizaje aunque persisten retos relacionados con la evaluación longitudinal los sesgos
algorítmicos y la validación pedagógica
