La inteligencia artificial (IA) y la robótica son cada vez más fundamentales para reducir las emisiones de carbono en la gestión de la cadena de suministro (SCM); sin embargo, la investigación que explora su potencial combinado desde una perspectiva de sostenibilidad sigue siendo fragmentada. Este estudio tiene como objetivo mapear sistemáticamente el panorama de investigación y sintetizar evidencia sobre las aplicaciones, beneficios y desafíos. Se realizó una revisión sistemática de alcance sobre 23 estudios revisados por pares de la base de datos Scopus, publicados entre 2013 y 2024. Los datos fueron extraídos y analizados sistemáticamente para identificar tendencias de publicación, dominios de aplicación (por ejemplo, transporte, almacenamiento), tecnologías específicas de IA y robótica, estrategias de reducción de emisiones y desafíos de implementación. El análisis revela que la optimización logística impulsada por IA es la estrategia más reportada para reducir las emisiones del transporte. Al mismo tiempo, la automatización robótica se asocia comúnmente con una mayor eficiencia energética en el almacenamiento. A pesar de estos beneficios, la literatura revisada identifica consistentemente barreras significativas, incluidas las altas demandas energéticas de la computación de IA y las complejidades en la integración de datos. Esta revisión confirma el potencial transformador de la IA y la robótica para desarrollar cadenas de suministro de bajo carbono. Se propone un marco basado en evidencia para guiar la implementación práctica e identificar brechas críticas, como la necesidad de estándares de validación, para dirigir la investigación futura y acelerar la transición hacia una SCM sostenible.