En el volátil ámbito de la seguridad global, la necesidad de tácticas de resiliencia fronteriza de vanguardia y efectivas nunca ha sido más imperativa. Esta revisión sistemática de la literatura (SLR) guiada por PRISMA 2020 examina la intersección de la inteligencia artificial (IA), la inteligencia de código abierto (OSINT) y la inteligencia de redes sociales (SOCMINT) para mejorar la protección fronteriza. Nuestra investigación sistemática a través de bases de datos importantes (IEEE Xplore, Scopus, SpringerLink, MDPI, ACM) y fuentes de literatura gris arrojó 3932 registros iniciales y, tras la selección y evaluación de elegibilidad, 73 estudios e informes de organizaciones reconocidas, contribuyendo a la síntesis de evidencia. Se abordaron tres preguntas de investigación (RQ1-RQ3) relacionadas con lo siguiente: (a) la efectividad y aplicación de la IA en OSINT/SOCMINT para la protección fronteriza, sus (b) limitaciones de datos, técnicas y operativas, y sus (c) implicaciones éticas, legales y sociales (GELSI). Las matrices de evidencia resumen los hallazgos, mientras que las síntesis narrativas subrayan y agrupan temáticamente las ideas extraídas. Los resultados indican que las técnicas de IA, que fluctúan desde el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) hasta la visión por computadora y los emergentes modelos de lenguaje grande (LLMs), producen mejoras cuantificables en la previsión de migraciones irregulares, la detección de trata de personas y el apoyo a la fusión de inteligencia multimodal. Sin embargo, las limitaciones incluyen desinformación, sesgo de datos, vulnerabilidades adversariales, déficits de gobernanza y brechas entre el entorno de prueba y la producción. Las preocupaciones éticas y sociales destacan los riesgos de la vigilancia excesiva, la discriminación y la supervisión insuficiente, entre otros. Hasta donde sabemos, esta es la primera SLR en esta intersección. Concluimos que la OSINT/SOCMINT asistida por IA presenta un potencial transformador para la protección fronteriza que requiere, no obstante, una gobernanza equilibrada, una validación robusta y futuras investigaciones sobre IA LLM/agentiva, trabajo en equipo humano-IA y mecanismos de supervisión.