La convergencia de la inteligencia artificial descentralizada (DAI), la tecnología blockchain y los contratos inteligentes está remodelando el diseño y la gobernanza de los sistemas inteligentes. A medida que estas tecnologías evolucionan rápidamente, abordar la privacidad dentro de su arquitectura, modelos de uso y riesgos asociados se ha vuelto cada vez más crítico. Esta revisión sistemática de la literatura examina patrones arquitectónicos, marcos de gobernanza, aplicaciones en el mundo real y desafíos persistentes en los sistemas DAI. Identifica diseños predominantes como el aprendizaje federado integrado con protocolos de consenso, mecanismos de incentivos basados en contratos inteligentes y métodos de verificación descentralizada. Basándose en un diverso cuerpo de literatura reciente, la revisión destaca implementaciones en sectores como la salud, las finanzas, el IoT, los sistemas autónomos y la infraestructura inteligente, cada uno demostrando contribuciones significativas a la privacidad, la seguridad y la innovación colaborativa. A pesar de estos avances, los sistemas DAI enfrentan obstáculos continuos como limitaciones de escalabilidad, compensaciones de privacidad y dificultades con el cumplimiento regulatorio. La revisión enfatiza la necesidad de enfoques de gobernanza integradores que equilibren la transparencia, la responsabilidad, la alineación de incentivos y la supervisión ética. Estos elementos se proponen como pilares co-evolutivos esenciales para establecer la confianza en los ecosistemas de IA descentralizada. Este trabajo ofrece una revisión integral para comprender el panorama actual y guiar el desarrollo de sistemas DAI responsables y efectivos en la era Web3.