La asesoría académica es fundamental para el éxito estudiantil, sin embargo, la rápida integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA) está transformando fundamentalmente la entrega de apoyo académico. Si bien los modelos predictivos y los Sistemas de Recomendación (SR) se están volviendo más accesibles, la literatura existente sigue siendo fragmentada a través de diversas arquitecturas técnicas y objetivos institucionales, lo que impide una comprensión clara de la evolución del campo. En vista de esto, presentamos una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) sobre la asesoría académica impulsada por IA, adhiriéndonos al marco PRISMA 2020. Analizamos 27 estudios revisados por pares publicados entre 2018 y 2025 para sintetizar tendencias metodológicas y aplicaciones funcionales. Nuestros hallazgos revelan que, si bien la mayoría de los sistemas priorizan recomendaciones de trayectorias a través de arquitecturas clásicas de AA o híbridas, los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) siguen anclados en la clasificación predictiva. Además, un incipiente cambio hacia la IA Generativa (IAG) indica un movimiento hacia una asesoría más interactiva, aunque la transparencia y los estándares de evaluación siguen siendo inconsistentes. Esta revisión identifica una tensión crítica entre el rendimiento algorítmico y la interpretabilidad institucional. Concluimos proponiendo una agenda de investigación que enfatiza la necesidad de validación en diferentes contextos y el desarrollo de marcos socio-técnicos que integren la IA en las estructuras de gestión de la educación superior existentes.