Flowable: motor BPMN open source con plataforma empresarial para agentes de IA

En resumen: Flowable open source vs enterprise: los motores open source ejecutan los procesos y la plataforma enterprise añade agentes de IA con gobernanza. Los motores de Flowable para procesos, casos y decisiones son gratuitos bajo la licencia Apache 2.0. Sus agentes de IA (los modelos de IA que eligen su siguiente paso y las herramientas que usan) forman parte de la Agentic Case Platform, construida sobre esos mismos motores. Los equipos que usan los motores open source ya pueden llamar a modelos de IA desde sus procesos, con pasos que diseñan ellos mismos.

Actualizado el 12 de octubre de 2026: se reescribió para mostrar qué es open source en Flowable y qué añade su plataforma agéntica, se actualizó la comparación con Camunda, jBPM y Activiti y se añadió Bizagi.

Esta guía está pensada para los equipos técnicos y de procesos de negocio que quieren incorporar agentes de IA a sus procesos y están eligiendo entre los motores open source de Flowable y su plataforma comercial. Separa lo que es gratuito de lo que requiere licencia, explica cómo ejecuta el motor un proceso y por qué eso importa para los agentes, y compara Flowable con otras plataformas y motores de procesos, Camunda, Bizagi, jBPM y Activiti, a octubre de 2026. Aplyca es partner de Flowable en Colombia y América Latina.

Flowable open source vs enterprise: motores gratuitos y plataforma de agentes de IA

Los motores de Flowable son open source; sus aplicaciones y sus agentes de IA son comerciales y forman la oferta enterprise que vende Flowable. Los motores están escritos en Java y pueden ejecutarse dentro de una aplicación, como biblioteca, o como servidor. En ese caso ofrecen una API REST, una interfaz HTTP con las mismas operaciones que la API de Java, para aplicaciones escritas en cualquier lenguaje. La versión open source más reciente publicada en GitHub es la 8.0.0, de febrero de 2026.

Cada motor implementa un estándar abierto. Business Process Model and Notation (BPMN) describe procesos; Case Management Model and Notation (CMMN), casos, y Decision Model and Notation (DMN), tablas de decisión. Flowable afirma que sus motores son totalmente compatibles con los tres.

Según Flowable, sus productos comerciales están "construidos sobre el proyecto Flowable Open Source". Flowable ofrece sus funciones de IA en esa plataforma comercial. Los motores open source se concentran en ejecutar procesos, casos y decisiones, y pueden llamar a cualquier modelo de IA que ofrezca una API mediante pasos estándar del proceso, descritos más adelante.

El motor de procesos tiene el control del proceso, y por eso lo necesitan los agentes

El control del proceso lo tiene el motor, no la aplicación que lo inició. En Flowable, una instancia de proceso (cada ejecución concreta de ese proceso) empieza en su evento de inicio y avanza hasta llegar a un estado de espera, como una tarea de usuario que una persona debe completar. En ese punto, el motor guarda en su base de datos el estado de la instancia (en qué paso está, qué datos lleva y quién debe actuar) y devuelve el control a la aplicación que la inició. Mientras espera, la instancia no consume memoria ni procesamiento, y puede esperar días, semanas o, como dice la documentación, "incluso años si es necesario".

Un buen ejemplo de esto es un proceso de informe financiero mensual. El proceso empieza, llega a la tarea "Redactar el informe financiero mensual", asignada al grupo de contabilidad, y se detiene. Para entonces, la llamada que lo inició ya terminó. En palabras de Flowable, "si el motor se reinicia o falla mientras tanto, el estado del proceso está a salvo en la base de datos". Cuando alguien completa la tarea, el motor reanuda el proceso y avanza hasta el siguiente estado de espera, en este caso la revisión de la dirección, y luego hasta el final.

Los pasos marcados como asíncronos, que el motor ejecuta más tarde en segundo plano en lugar de hacerlo de inmediato, funcionan igual: el motor los guarda como jobs en la base de datos y su async executor se encarga de ejecutarlos. Un job que falla una y otra vez no se pierde: queda apartado en una tabla dead-letter para que una persona lo revise.

A nuestro juicio, esto es lo que permite gobernar un paso de IA. Una llamada a un modelo de IA puede tardar, puede fallar o puede devolver algo que una persona debe revisar. Cuando esa llamada es un paso de un proceso, el motor la reintenta, la registra y, si una persona tiene que decidir, espera a esa persona, con el estado del proceso a salvo en la base de datos todo el tiempo. El modelo de IA responde; el proceso decide qué pasa después.

IA con los motores open source: ya es posible, con pasos que diseña el negocio

Con los motores open source, un equipo ya puede llamar a modelos de IA desde un proceso y diseñar la lógica del agente a la medida de sus necesidades. Desde nuestra perspectiva, estas son las piezas open source disponibles, todas tomadas de la documentación BPMN de Flowable:

• La tarea HTTP envía una solicitud a una API, por ejemplo la de un proveedor de modelos de IA, y guarda la respuesta en variables de proceso, que son los datos que lleva el proceso. Un código de respuesta definido de antemano puede lanzar un error BPMN, para el que el diagrama tiene un camino previsto.

• La tarea de external worker entrega un paso a un external worker: un programa escrito en cualquier lenguaje que toma el job, hace el trabajo (por ejemplo, llamar a un modelo de IA con los datos del proceso) y lo completa, con reintentos y con la tabla dead-letter si sigue fallando. Flowable mantiene clientes para external workers en Java, TypeScript, Python, .NET y Go. Su documentación parte de la versión de prueba de Flowable; un equipo que usa el motor open source los valida en su propio entorno.

• El event registry inicia o dirige un proceso cuando llega un mensaje de otro sistema, a través de sistemas de mensajería como Kafka, RabbitMQ o Java Message Service (JMS).

• Una tarea de usuario después del paso de IA es el checkpoint donde una persona revisa o corrige el resultado del modelo de IA antes de que el proceso actúe con base en él.

Con este enfoque, el equipo controla por completo qué instrucciones recibe el modelo de IA y a qué sistemas puede llamar, cómo se valida lo que devuelve y cómo se monitorean las llamadas y su costo. Para unos pocos pasos de IA bien definidos, es una forma directa de empezar. A medida que crece el número de agentes, la plataforma comercial trae ese trabajo ya resuelto, con guardrails, evaluadores y seguimiento de costos.

Qué añade la plataforma agéntica de Flowable: agentes con gobernanza en el diseño del proceso

La Agentic Case Platform añade agentes de IA a los procesos y casos como partes modeladas y con gobernanza. Flowable presentó su motor de agentes en la versión 2025.1, en julio de 2025, y señala que la plataforma se licencia por separado de los motores open source.

• Un paso de agente en el diagrama. La AI Agent Task es una tarea de un proceso BPMN o de un caso CMMN que llama a un agente, definido por separado con sus instrucciones y herramientas. Tiene la misma configuración que cualquier paso del motor: puede ejecutarse en segundo plano, reintentarse y convertir un error en un error BPMN para el que el diagrama tiene un camino previsto.

• Tipos de agente. La documentación enumera agentes de tipo utility, orchestrator, knowledge, document, external, agent-to-agent (A2A), guardrail y evaluator. Un agente de tipo knowledge se apoya en bases de conocimiento que Flowable alimenta con documentos para hacer retrieval-augmented generation (RAG): antes de responder, el agente busca los pasajes relevantes.

• Guardrails, evaluadores y costos. La versión 2026.1, del 16 de julio de 2026, añadió guardrails que revisan la entrada y la salida de un agente y evaluadores que califican sus resultados después. También añadió el dashboard Agent Operations, que hace seguimiento a las llamadas, el uso, el costo y la duración por agente y por modelo de IA.

• MCP. El Model Context Protocol (MCP) permite que asistentes y agentes de IA usen herramientas de otros sistemas. Con la 2026.1, Flowable añadió servidores MCP con los que las aplicaciones agénticas pueden iniciar procesos y completar tareas. También añadió un Design MCP server, desactivado por defecto, con el que los asistentes de IA pueden leer, editar y validar diagramas de procesos con los permisos del propio usuario.

• A2A. Desde la 2025.2, un agente A2A conecta un proceso con agentes de otras plataformas mediante el protocolo agent-to-agent.

• Intervención humana. Cuando un agente de otra plataforma necesita más información, el paso de agente se convierte en una tarea de usuario y vuelve a llamar al agente cuando una persona responde. Flowable afirma que en su plataforma "las acciones de mayor impacto siempre esperan a una persona". Propone decidir paso a paso si una persona aprueba antes de que el agente actúe o supervisa después. Los criterios son qué tan reversible es la acción, quién responde por ella, cuánto tiempo puede esperar el proceso y qué debe mostrar el registro de auditoría.

Todo esto está construido sobre los mismos motores de la edición open source. En nuestra opinión, eso convierte un proceso modelado con los motores open source en un punto de partida hacia la plataforma, no en un prototipo que haya que desechar.

Cómo se compara Flowable con otras plataformas de procesos

Camunda, Bizagi, jBPM y Activiti también ejecutan procesos BPMN. Camunda vende una plataforma de automatización de procesos cuyo motor actual es Camunda 8; Bizagi es una plataforma de automatización low-code; jBPM y Activiti son motores open source, y Flowable nació en 2016 como una copia del código de Activiti. Lo que los diferencia en 2026 es dónde están los agentes de IA y en qué condiciones se puede ejecutar el motor en producción. Esto es lo que encontramos en las páginas de cada proveedor o proyecto, en octubre de 2026:

En agentes, Camunda es el punto de comparación más cercano: ambos proveedores modelan un agente como un paso de un diagrama BPMN y admiten MCP y A2A. La diferencia está en lo que hay debajo. Los agentes de Camunda se ejecutan en Camunda 8, cuyo motor funciona como un servicio separado. Además, desde la versión 8.6, usarlo en producción en la infraestructura propia de la empresa requiere la licencia Enterprise de Camunda. Los agentes de Flowable se ejecutan en su plataforma comercial, construida sobre motores que siguen bajo Apache 2.0 y pueden funcionar dentro de una aplicación Java. Flowable también mantiene un motor CMMN para casos.

Bizagi, fundada en Bogotá en 1989, es una plataforma low-code. Su Modeler es compatible con BPMN 2.0, y su entorno de ejecución admite un subconjunto de los elementos BPMN en la plataforma de Bizagi, donde también se ejecutan sus agentes. Elegir entre Bizagi y Flowable es elegir entre una plataforma low-code gestionada y unos motores open source que el equipo puede ejecutar, extender e incorporar a sus propias aplicaciones, con la plataforma agéntica como opción adicional.

Aplyca provee soporte para Flowable open source

Usar los motores open source no significa operarlos sin soporte. Como los motores se publican bajo Apache 2.0 con todo su código fuente, un defecto del motor no queda dentro de una caja negra: es posible reproducirlo, corregirlo en una versión parcheada y reportarlo después a Flowable. Así, restablecer el servicio no depende de la siguiente versión de Flowable. Flowable también vende suscripciones de soporte profesional, que no exigen licencia Enterprise y se cotizan a solicitud.

Como partner de Flowable, Aplyca es el punto único de contacto de sus clientes para el soporte de los motores open source, con los mismos niveles de servicio sea cual sea el origen de la falla:

En el nivel 4, Aplyca tiene una línea directa con Flowable por el canal de partners y cuenta también con la comunidad de Flowable. Los clientes que quieren el nivel de servicio contractual de Flowable añaden la suscripción de soporte de Flowable. La opción que Aplyca recomienda es contratarla por medio de Aplyca, que la presta como parte de su servicio; también pueden contratarla directamente con Flowable, y Aplyca se encarga de la coordinación. En todos los casos, Aplyca trabaja con una versión estable y fijada del motor y planifica cada actualización. Antes de cambiar la versión del motor, ejecuta las pruebas de regresión de los procesos del cliente, y puede revertir una versión sin perder el estado de los procesos en curso, porque ese estado se guarda en un esquema de base de datos documentado y las definiciones son modelos BPMN 2.0 y DMN. Cuando un defecto todavía no tiene parche, la solución temporal puede implementarse en la capa de integración o en los portales sin tocar el motor. Aplyca se compromete a restablecer el servicio en los tiempos acordados para cada nivel de severidad, con un parche propio o con una solución temporal, sin esperar a la siguiente versión de Flowable.

Cuándo usar Flowable open source o Flowable enterprise

Los motores open source encajan cuando:

• El equipo trabaja en Java, o a través de la API REST, y quiere el motor dentro de su propia aplicación o infraestructura.

• Los procesos combinan personas y sistemas y deben resistir reinicios, y los pasos de IA son pocos y están bien definidos.

• El equipo está preparado para construir y operar sus propias validaciones y su propio monitoreo de las llamadas a modelos de IA.

Los productos comerciales de Flowable encajan cuando:

• Muchos pasos llaman a agentes, y la organización quiere guardrails, evaluadores y seguimiento de costos sin tener que construirlos.

• Los usuarios de negocio modelan procesos en una herramienta low-code, y los equipos de operación necesitan dashboards de casos y agentes.

• Los agentes necesitan llegar a otros sistemas mediante MCP, o a agentes de otras plataformas mediante A2A.

Otro motor encaja cuando sus condiciones son las que inclinan la balanza. Camunda 8 es adecuado para un equipo que quiere los agentes de Camunda y ejecuta el motor como un servicio separado, con la licencia de Camunda o en su nube. Bizagi conviene a una organización que prefiere una plataforma low-code gestionada en lugar de motores que debe operar ella misma. Para una sola tarea automatizada, sin personas y sin esperas, no hace falta ningún motor de procesos.

Para las organizaciones que usan Camunda 7 o Activiti, Flowable documenta una ruta de migración con una herramienta que revisa los diagramas de procesos existentes y, en algunos productos, puede trasladar el historial y las instancias en curso. Esto importa sobre todo en las instalaciones de Camunda 7 Community, que ya no reciben parches de seguridad.

Preguntas frecuentes

¿Flowable es open source?

Sus motores sí: los motores BPMN, CMMN y DMN y el event registry son open source bajo la licencia Apache 2.0. Flowable Work, Design, Hub y la Agentic Case Platform son productos comerciales construidos sobre ellos.

¿Qué diferencia hay entre Flowable open source y enterprise?

La edición open source está formada por los motores y sus APIs de Java y REST, que un equipo ejecuta dentro de su aplicación, o como servidor que opera por su cuenta. Los productos enterprise añaden las aplicaciones para usuarios y para quienes modelan procesos, herramientas de operación y las funciones de agentes de IA, en una línea de versiones aparte.

¿Quién da soporte a los motores open source de Flowable en producción?

Flowable vende suscripciones de soporte profesional que no exigen licencia Enterprise. Aplyca, partner de Flowable, también da soporte a los motores: trabaja sobre el código fuente del motor para restablecer el servicio en los tiempos acordados, y escala a Flowable por su canal de partners o mediante una suscripción de soporte de Flowable.

¿Los agentes de IA de Flowable son open source?

Forman parte de la Agentic Case Platform, una plataforma comercial que incluye el motor de agentes, la AI Agent Task, los guardrails, los evaluadores y los servidores MCP. Los motores sobre los que se ejecutan son open source bajo Apache 2.0, y un equipo que usa los motores open source puede llamar a modelos de IA desde sus procesos con pasos estándar.

¿Puede un equipo usar IA con los motores open source de Flowable?

Sí. Un proceso puede llamar a la API de un modelo de IA con una tarea HTTP o delegar la llamada a un external worker, y una tarea de usuario puede retener el resultado del modelo para que una persona lo revise. El equipo diseña las validaciones y el monitoreo a la medida de sus necesidades, o adopta los de la plataforma si los prefiere listos para usar.

¿Cómo son los agentes de Flowable frente a los de Camunda?

Ambos modelan un agente como un paso de un diagrama BPMN y admiten MCP y A2A. Los de Camunda se ejecutan en Camunda 8, un motor que funciona como servicio separado y que requiere una licencia de pago para usarlo en producción en la infraestructura propia de la empresa. Los de Flowable se ejecutan en una plataforma comercial construida sobre motores que siguen bajo Apache 2.0 y pueden ejecutarse dentro de otras aplicaciones.

Un equipo que empieza con Flowable open source avanza hacia la plataforma

Para la mayoría de los equipos, la decisión no es qué motor BPMN usar, sino por dónde empezar. Pueden empezar con los motores open source y construir ellos mismos los primeros pasos de IA, o con la plataforma, que trae agentes, guardrails y seguimiento de costos listos desde el primer proceso. En ambos casos, los procesos y su estado viven en los mismos motores; por eso, para nosotros, un equipo que empieza con los motores open source avanza hacia la plataforma, no se aleja de ella. Desde hace 20 años, Aplyca construye plataformas digitales para organizaciones como la Cámara de Comercio de Bogotá, el Grupo Energía Bogotá, Terpel, Vanti y Cine Colombia, cuya plataforma transaccional conecta la programación, la selección de asientos, los pagos y la facturación. Como partner de Flowable, Aplyca ofrece consultoría de arquitectura, implementación, migración desde Camunda 7 o Activiti, integración de agentes de IA y soporte para los motores open source.

Vea cómo Aplyca implementa Flowable