Antecedentes: La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los Sistemas de Gestión de Procesos Empresariales (BPMSs) ha dado lugar a la aparición de Sistemas de Gestión de Procesos Empresariales Aumentados con IA (ABPMSs). Estos sistemas ofrecen adaptación dinámica, optimización de procesos en tiempo real y capacidades mejoradas de gestión del conocimiento. Sin embargo, siguen existiendo desafíos clave, especialmente en cuanto a la explicabilidad, la participación del usuario y la integración conductual. Métodos: Este estudio presenta un marco novedoso que integra de manera sinérgica el modelo de conocimiento Socialización, Externalización, Combinación e Internalización (SECI), métodos ágiles (específicamente Scrum) y tecnologías de IA de vanguardia, incluida la IA explicativa (XAI), la minería de procesos y la Automatización de Procesos Robóticos (RPA). El marco permite la formalización, verificación y compartición de conocimiento a través de una plataforma de software bien organizada y fácil de usar y prácticas colaborativas, especialmente Comunidades de Práctica (CoPs). Resultados: El marco enfatiza la explicabilidad consciente de la situación, la adopción modular y la mejora continua para garantizar una colaboración efectiva entre humanos y IA. Proporciona mecanismos teóricos y prácticos para alinear las capacidades de IA con la gestión del conocimiento organizacional. Conclusiones: El marco propuesto facilita la transición de los BPMSs tradicionales a ABPMSs más sofisticados mediante la utilización de metodologías y tecnologías estructuradas. El enfoque mejora el intercambio de conocimientos y la evolución de procesos, respaldado por una modelización detallada utilizando BPMN 2.0.