Penelitian ini mengkaji peran kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan keterlacakan rantai pasok minyak sawit yang kompleks dan sering menghadapi tantangan transparansi. Tujuan studi ini adalah mensintesis perkembangan teknologi AI yang mendukung sistem traceability serta menilai hubungan antara alat teknologi, klaim keberlanjutan, dan bukti yang mendukungnya. Metode yang digunakan berupa tinjauan literatur kualitatif terhadap publikasi ilmiah periode 2020–2026 dengan pendekatan analisis tematik berbasis kerangka tools–claims–evidence. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI—melalui penginderaan jauh, computer vision, integrasi data lintas pelaku, serta arsitektur standar interoperabilitas seperti EPCIS—efektif untuk pemantauan, penyaringan risiko, dan verifikasi awal dalam rantai pasok. Namun, bukti keterlacakan penuh tetap memerlukan data rantai penguasaan yang interoperabel, tata kelola yang kredibel, serta mekanisme inklusi bagi petani kecil. Studi ini menekankan pentingnya standar data, evaluasi berbasis dampak, dan kebijakan yang mendukung inklusivitas guna memperkuat transparansi, keberlanjutan, dan daya saing industri sawit global.