Esta revisión sistemática de la literatura evalúa rigurosamente el impacto de la IA Generativa (GenAI) en la integridad académica dentro de los entornos de educación superior. El objetivo principal es sintetizar cómo las tecnologías GenAI influyen en el comportamiento de los estudiantes y la honestidad académica, evaluando los beneficios y riesgos asociados con su integración. Definimos criterios claros de inclusión y exclusión, centrándonos en estudios que discuten explícitamente el papel de GenAI en la educación superior desde enero de 2021 hasta diciembre de 2024. Las bases de datos incluyeron ABI/INFORM, ACM Digital Library, IEEE Xplore y JSTOR, siendo la última búsqueda realizada en mayo de 2024. Un total de 41 estudios cumplieron con nuestros precisos criterios de inclusión. Nuestros métodos de síntesis involucraron análisis cualitativo para identificar temas comunes y cuantificar tendencias donde fuera aplicable. Los resultados indican que, si bien GenAI puede mejorar el compromiso educativo y la eficiencia, también presenta riesgos significativos de deshonestidad académica. Evaluamos críticamente el riesgo de sesgo en los estudios incluidos y notamos una limitación en la diversidad de bases de datos, lo que podría haber restringido la amplitud de perspectivas. Las implicaciones clave sugieren mejorar la alfabetización digital y desarrollar herramientas de detección robustas para gestionar eficazmente los impactos duales de GenAI. No se recibió financiación externa para esta revisión. La investigación futura debería ampliar las fuentes de bases de datos e incluir diseños de estudio más diversos para superar las limitaciones actuales y refinar las recomendaciones de políticas.