Entre las patologías ginecológicas, el cáncer de cuello uterino siempre ha representado un problema de salud con gran impacto social. Los enormes avances logrados como resultado tanto de los programas de detección perfeccionados e implementados a lo largo de los años como del uso de nuevos y precisos equipos tecnológicos han mejorado significativamente nuestro enfoque clínico en el manejo y diagnóstico personalizado de lesiones precancerosas del cuello uterino. En este contexto, el advenimiento de la inteligencia artificial y los algoritmos digitales podrían representar nuevas direcciones disponibles para ginecólogos y patólogos para: (i) la estandarización de los procedimientos de detección, (ii) la identificación de lesiones cada vez más tempranas, y (iii) aumentar la precisión diagnóstica de biopsias dirigidas y análisis pronósticos del cáncer de cuello uterino. El propósito de nuestra revisión fue evaluar en qué medida la inteligencia artificial puede integrarse en los protocolos actuales, identificar las fortalezas y/o debilidades de este método y, sobre todo, determinar qué debemos esperar en el futuro para desarrollar soluciones cada vez más seguras, así como programas de detección cada vez más dirigidos y personalizados para estas pacientes. Además, de manera innovadora, y a través de una visión multidisciplinaria (ginecólogos, patólogos y científicos informáticos), con este manuscrito destacamos un papel clave que la IA podría tener en el manejo de pacientes positivas a VPH. En nuestra visión, la IA pasará de ser un simple dispositivo diagnóstico a ser utilizada como una herramienta para realizar análisis de riesgo de progresión de enfermedades relacionadas con el VPH. Esto se debe a la capacidad de nuevos softwares no solo para analizar imágenes clínicas e histopatológicas, sino también para evaluar e integrar elementos clínicos como vacunas, la composición de la microbiota y el estado inmunológico de los pacientes. De hecho, la evaluación unifactorial de cepas de VPH de alto riesgo representa una limitación que debe superarse. Por lo tanto, la IA, a través del análisis multifactorial, podrá generar un puntaje de riesgo que estratificará mejor a los pacientes y apoyará a los médicos en la elección de tratamientos altamente personalizados en general. Nuestro estudio sigue siendo una propuesta e idea innovadora, ya que la literatura hasta la fecha presenta una limitación en que este tema se considera de nicho, pero creemos que la unión de esfuerzos comunes puede superar esta limitación.