Asistente BPMN: Un Enfoque Basado en LLM para el Modelado de Procesos de Negocio

BPMN Assistant: An LLM-Based Approach to Business Process Modeling

September 29, 2025

Autores: Josip Tomo Licardo, Nikola Tankovic, Darko Etinger

cs.AI

Resumen

Este artículo presenta BPMN Assistant, una herramienta que aprovecha los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) para la creación y edición de diagramas BPMN basada en lenguaje natural. Se introduce una representación especializada basada en JSON como una alternativa estructurada al manejo directo de XML para mejorar la precisión en las modificaciones de procesos. La calidad de la generación de procesos se evalúa utilizando la Distancia de Edición de Grafos (GED, por sus siglas en inglés) y la Distancia de Edición de Grafos Relativa (RGED, por sus siglas en inglés), mientras que el rendimiento en la edición se evalúa con una métrica binaria de éxito. Los resultados muestran que JSON y XML obtienen puntuaciones de similitud similares en la generación, pero JSON ofrece mayor confiabilidad, un procesamiento más rápido y tasas de éxito significativamente más altas en la edición. Se discuten compensaciones clave, limitaciones y mejoras futuras. La implementación está disponible en https://github.com/jtlicardo/bpmn-assistant.

English

This paper presents BPMN Assistant, a tool that leverages Large Language Models (LLMs) for natural language-based creation and editing of BPMN diagrams. A specialized JSON-based representation is introduced as a structured alternative to the direct handling of XML to enhance the accuracy of process modifications. Process generation quality is evaluated using Graph Edit Distance (GED) and Relative Graph Edit Distance (RGED), while editing performance is evaluated with a binary success metric. Results show that JSON and XML achieve similar similarity scores in generation, but JSON offers greater reliability, faster processing, and significantly higher editing success rates. We discuss key trade-offs, limitations, and future improvements. The implementation is available at https://github.com/jtlicardo/bpmn-assistant.