Industri kelapa sawit menghadapi tantangan peningkatan efisiensi dan konsistensi mutu, khususnya dalam penilaian kematangan tandan buah segar (TBS) yang selama ini masih subjektif. Artikel ini bertujuan mengidentifikasi sistem cerdas paling layak untuk grading TBS dengan meninjau aspek teknologi, ekonomi, dan sosial. Melalui tinjauan literatur kualitatif terhadap 78 studi (2020–2025), ditemukan bahwa sistem computer vision berbasis RGB dan deep learning (khususnya varian YOLO pada perangkat edge) paling feasible karena akurat dan relatif terjangkau. Sebaliknya, hyperspectral imaging lebih presisi namun mahal dan sulit diadopsi luas. Keberhasilan implementasi sangat bergantung pada skala kebun, kapasitas petani, dan dukungan kelembagaan. Temuan ini menegaskan pentingnya model adopsi bertahap dan kebijakan pendukung agar digitalisasi grading mendorong produktivitas sekaligus keberlanjutan sektor sawit