A elicitação de requisitos é uma fase fundamental no desenvolvimento de sistemas de software, essencial para garantir que as necessidades dos stakeholders sejam atendidas de forma eficaz. No entanto, esse processo enfrenta desafios significativos, como a ambiguidade, a incompletude e as contradições nos requisitos coletados. O avanço da Inteligência Artificial (IA) oferece soluções promissoras para automatizar essa fase, utilizando técnicas como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP). Este estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de IA na elicitação de requisitos. A pesquisa analisou 122 artigos selecionados a partir de 665 recuperados de seis fontes de dados. O objetivo foi identificar as tarefas de elicitação que podem ser apoiadas por IA, os algoritmos mais utilizados, as fontes de dados empregadas e as limitações desses métodos. Os resultados indicam que IA tem sido aplicada principalmente para tarefas como a mineração de requisitos, a classificação de requisitos funcionais e não funcionais e a detecção de ambiguidades. Além disso, destacam-se as fontes de dados mais utilizadas, como revisões de aplicativos, fóruns online e repositórios de software. O estudo também aponta as limitações atuais das abordagens baseadas em IA e sugere novas direções de pesquisa para aprimorar a eficiência e a precisão da elicitação de requisitos automatizada.