Компания «Хоулмонт», развивающая российскую BPM-платформу OpenBPM, анонсировала новый подход к созданию процессных приложений. По мнению производственной команды, полностью статичные, заранее нарисованные схемы бизнес-процессов постепенно утратят актуальность. Им на смену приходят динамические схемы, способные «оживать в моменте» и учитывать не только последовательность шагов, но и роли, зоны ответственности, интеграции, ресурсы, риски, сроки и финансовые показатели. Новая концепция опирается на применение AI-агентов на всех этапах — от сбора контекста предприятия до сборки итоговой спецификации.

Ключевая идея заключается в том, что простой загрузки навыков (skills) уже недостаточно. Требуются полноценные шлюзы к источникам знаний, которые могут динамически появляться, видоизменяться и исчезать, причём в разных форматах и на различных устройствах хранения. Особое внимание уделяется интерпретируемости и актуальности знаний: необходимо контролировать, какие именно факты стали опорой для агента, с учётом предметной области и периода актуальности. Если отобранные факты противоречат друг другу, агент обязан прямо предупредить об этом, а не выбирать «наиболее подходящее по фазе луны» решение. Также поднимается вопрос ролевого доступа к базам знаний, чтобы через спецификацию не «протекали» корпоративные или персональные данные — агенты должны подчиняться тем же правам доступа, что и сотрудники.

Процесс разработки разбит на несколько фаз. На фазе 0 формируется общий контекст предприятия, включая текстовые регламенты и соглашения о моделировании. Фаза 1 — интерактивное интервью с пользователем, в ходе которого агент задаёт вопросы, предлагает вероятные варианты ответов и контролирует полноту спецификации. Предметная область может задаваться шаблонами — проверенный подход в бизнес-анализе. Результатом становится структура намерений, опирающихся на факты из баз знаний. Затем на фазе 2 создаются исполняемые артефакты — прототип целевого приложения. Пользователь может точечно редактировать их. Агент помогает учесть сложные моменты, например, участие комплаенс-офицера в кредитном конвейере, который сам не исполняет задачи, но реализует логику принятия решений на основе бизнес-правил. Также прорабатываются интеграции — даже на этапе прототипа они реализуются в режиме «замкнутых на себя» петель с полноценным описанием форматов данных и контрольными примерами. Генерация тестовых данных, правдоподобных и согласованных, но без раскрытия «персоналки», становится отдельной творческой задачей, с которой AI-агент уже хорошо справляется. Нефункциональные требования, открытые вопросы и ограничения документируются в приложениях к спецификации.

Фаза 3 — прогон в «песочнице» (sandbox). Агент комплектует прикладные кейсы с заранее известными исходами, которые можно использовать как шаблоны, меняя данные. Смена сессионного окружения контролируется автоматически, чтобы оператору не приходилось постоянно перелогиниваться. Прозрачность обеспечивает журнал событий, показывающий не только куда, но и почему процесс свернул на ту или иную развилку. Прогонов должно быть несколько, как минимум все типичные бизнес-кейсы, а лучше и нетипичные. Наконец, фаза 4 — сборка агентом пакета для реализации. На выходе должен получиться полностью согласованный комплект процессных артефактов, спецификация и приложения для промышленной разработки. Итоговое решение должно иметь низкий порог входа и быть совместимым с технологическим ландшафтом предприятия.

Контекст и предыстория. OpenBPM — это российский BPM-движок и набор инструментов для комплексной автоматизации. Рынок BPM-систем в России активно развивается, и конкуренция растёт. Традиционные BPM-платформы, такие как ELMA, Comindware, PEGA, предлагают визуальное моделирование процессов, но зачастую требуют значительных усилий для поддержки актуальности схем. Появление AI-агентов, способных автоматизировать рутинные задачи бизнес-анализа, может стать конкурентным преимуществом. Команда «Хоулмонт» делает ставку на открытость (open-source) и интеграцию с современными AI-технологиями. Ранее платформа уже предлагала инструменты для автоматизации, но новый подход с «оживающими» схемами и агентами-помощниками является шагом вперёд.

Для российского рынка эта инициатива может быть особенно значима в условиях импортозамещения и необходимости локальных решений. Компании ищут способы ускорить цифровую трансформацию, и AI-агенты могут снизить порог входа для бизнес-пользователей, не знакомых с программированием. Однако есть и вопросы: насколько точно агенты смогут учитывать специфику российского законодательства и корпоративных регламентов? Как будет обеспечиваться безопасность данных при доступе к базам знаний? Реакция отрасли пока неизвестна, но интерес к AI в BPM растёт. Если OpenBPM сможет продемонстрировать работающие сценарии, это привлечёт внимание крупных заказчиков. Сравнение с альтернативами. Многие зарубежные BPM-системы уже внедряют AI-функции. Например, PEGA использует AI для автоматизации решений, но это проприетарное решение, недоступное для российских компаний в полной мере. Open-source аналоги, такие как Camunda, также экспериментируют с AI, но не так радикально. Подход OpenBPM с полным циклом — от интервью до песочницы — выглядит амбициозно. Если удастся реализовать задуманное, платформа может занять нишу интеллектуальной автоматизации, где статические схемы уступают динамическим. Однако конкуренты тоже не стоят на месте, и скорость внедрения AI-функций будет иметь решающее значение.

Перспективы и открытые вопросы. Пока неясно, когда новая концепция станет доступна пользователям и в каком виде. Команда опубликовала лишь описание подхода, но не анонсировала даты релиза. Остаётся много технических вопросов: как будет организовано взаимодействие агентов с существующими BPM-движками, насколько легко будет интегрировать решение в текущие ИТ-ландшафты, как обеспечивается масштабируемость. Также неясна модель монетизации — останется ли OpenBPM полностью open-source или появятся платные модули. Тем не менее, направление выглядит перспективным. Если «Хоулмонт» сможет реализовать хотя бы часть задуманного, это может изменить представление о разработке процессных приложений в России и за её пределами. Следующие шаги команды и реакция сообщества покажут, насколько жизнеспособна эта идея.