Hay un gran desafío en el sector empresarial para adoptar nuevas tecnologías que impulsen a las empresas a incursionar en la Industria 4.0, especialmente para obtener la capacidad de adoptar y desarrollar sistemas complejos basados en: inteligencia artificial, Big Data, minería de datos y sistemas ciberfísicos. Sin embargo, los esfuerzos tienden a ser más un proceso empírico, en lugar de un análisis previo, que permita a las empresas identificar la complejidad de la situación y desencadenar una implementación viable. Por esta razón, esta investigación llevó a cabo una revisión sistemática para identificar y analizar, desde el enfoque de la Ciencia de Sistemas, los modelos propuestos y más utilizados para enfrentar estos problemas organizacionales. En total, se filtraron 42 de los 3800 documentos para su discusión utilizando un enfoque sistémico. Además, uno de los modelos fue probado mediante entrevistas con gerentes mexicanos para entender cómo promueve la abstracción de la complejidad necesaria para un cambio sistémico viable. Los hallazgos al final del trabajo fueron determinar la falta de propiedades sistémicas en las propuestas actuales, especialmente en los esfuerzos por adoptar inteligencia artificial y la necesidad de contar con un modelo adecuado para el contexto tecnológico.