El artículo analiza el uso de sistemas educativos basados en inteligencia artificial como apoyo al aprendizaje y a la toma de decisiones pedagógicas en contextos formales. El estudio se centra en la aplicación de técnicas de analítica de aprendizaje y modelos predictivos para identificar patrones de comportamiento estudiantil, evaluar el progreso académico y anticipar posibles dificultades en el proceso de aprendizaje. A partir de un enfoque metodológico cuantitativo, se emplean datos educativos reales para entrenar y validar modelos de IA orientados a la predicción del rendimiento y la personalización de estrategias educativas. El trabajo discute cómo estas herramientas pueden contribuir a la intervención temprana, al diseño de trayectorias de aprendizaje adaptativas y al fortalecimiento del acompañamiento docente. Asimismo, se analizan los principales retos asociados a su implementación, como la calidad de los datos, la interpretabilidad de los modelos, la privacidad de la información y la necesidad de competencias digitales en docentes e instituciones. El artículo concluye que la integración responsable de la IA en educación puede mejorar la eficacia de los procesos educativos, siempre que se adopte dentro de marcos éticos, pedagógicos y normativos claramente definidos.