Jurnal ini membahas tantangan pengendalian soft robotics yang bekerja di lingkungan dinamis dan tidak terstruktur, terutama karena sifat materialnya yang lentur, nonlinear, dan memiliki banyak derajat kebebasan. Studi ini bertujuan memetakan bagaimana kecerdasan buatan dapat memperkuat sistem kontrol adaptif dengan menjembatani persepsi sensorik dan aksi robot. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review berbasis PRISMA terhadap 25 artikel empiris periode 2020–2025 dari ScienceDirect. Temuan menunjukkan bahwa kontrol adaptif berbasis AI, khususnya reinforcement learning, sensor fusion, dan arsitektur hibrida, mampu meningkatkan respons waktu nyata, akurasi tugas, efisiensi energi, serta kemampuan robot beradaptasi. Implikasinya, teknologi ini penting bagi pengembangan robot medis, perangkat bantu, dan sistem eksplorasi yang lebih aman, otonom, dan responsif.