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Este artículo presenta una revisión bibliográfica sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para la personalización del aprendizaje en contextos de educación primaria inclusiva, enfocándose en su articulación con el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) y los Planes Individuales de Ajustes Razonables (PIAR). Siguiendo las directrices PRISMA 2020, se analizaron 24 estudios publicados entre 2020 y 2025, seleccionados a partir de un rastreo inicial de 7.678 registros en bases de datos como Scopus, Dialnet y Google Scholar. Los hallazgos revelan que tecnologías como los sistemas adaptativos, los tutores inteligentes y las analíticas de aprendizaje ofrecen oportunidades significativas para flexibilizar contenidos, ritmos de estudio y retroalimentación, potenciando la toma de decisiones pedagógicas. Sin embargo, su integración efectiva se ve obstaculizada por barreras estructurales y formativas, incluyendo brechas de infraestructura, incipientes competencias digitales docentes, riesgos de privacidad y sesgos algorítmicos. Además, se evidencia una escasa participación de la comunidad educativa en el diseño de estas tecnologías, así como un vacío en la literatura del contexto latinoamericano que articule de manera explícita la triada IA, DUA y PIAR. Se concluye que la IA constituye un recurso prometedor para consolidar una educación verdaderamente inclusiva, siempre y cuando actúe como un complemento del juicio pedagógico humano. Su adopción ética y responsable demanda garantizar criterios de accesibilidad y equidad, respaldados por una sólida formación del profesorado y evaluaciones rigurosamente contextualizadas.
