Este estudo realiza uma análise comparativa entre os documentos “Consenso de Beijing sobre a inteligência artificial e a educação" (2019) e "Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA)" (2021), mapeando divergências e convergências nas visões sobre aplicações da IA no contexto educacional do século XXI. A pesquisa considera o cenário brasileiro e internacional, buscando embasamento em autores como Gjergji e Denunzio (2023), Desmurget (2023), Seabra (2021), Lucas e Moreira (2018), Kaufman (2018), que discutem as contradições e o potencial transformador da IA para o futuro da aprendizagem. A análise também leva em consideração o contexto histórico e social da integração da IA no âmbito da inovação dos processos de ensino e aprendizagem, marcada por debates sobre equidade, riscos, acesso e ética. Um quadro comparativo sintetiza as principais características de cada documento, destacando pontos relevantes para a discussão. A pesquisa identificou convergências em diversos pontos, como o potencial da IA para personalizar e flexibilizar o aprendizado, desenvolver habilidades digitais dos aprendentes e competências digitais dos professores, promover a equidade e impactar o mercado de trabalho. Os resultados contribuem para a compreensão das diferentes perspectivas sobre a IA na educação e da importância de utilizar as tecnologias emergentes para robustecer os sistemas educacionais, oferecendo subsídios para o debate sobre o futuro da educação mediada por tecnologias.