Romain Sestier (CEO) & Guillaume Lebedel (CTO), Mitgründer von StackOne – Interview-Serie

Romain Sestier, der Mitgründer und CEO von StackOne, hat ein Produkt von Grund auf aufgebaut und es zu einer Billionen-Bewertung bei Google (GOOGL ) gebracht und hat auch als VP of Product & CS bei Yieldify gearbeitet, wo er 70 Menschen weltweit geleitet und die SaaS-Integrationsstrategie entwickelt hat. Romain hat auch das UK-Büro als Head of UK Services bei ContentSquare eröffnet und die Integration mit A/B-Testing-Tools geleitet. Er hat auch ein vorheriges Startup, Upper.ai, mit Guillaume gegründet.

Guillaume Lebedel, der Mitgründer und CTO von StackOne, war der VP of Engineering bei Yieldify, einem Unternehmen, das von Publicis übernommen wurde. Guillaume hat Integrations-Teams geleitet und Hunderte von Integrationen mit SaaS-Tools aufgebaut, die von über 1000 SaaS-Produkten verwendet werden. Er hat auch APIs mit über 2 Milliarden Aufrufen pro Monat aufgebaut und gewartet.

StackOne ist eine datenschutzfreundliche, künstliche Intelligenz-gestützte Integrationsplattform, die es B2B-SaaS-Unternehmen und künstlichen Intelligenz-Agenten ermöglicht, Echtzeit-Integrationen über Hunderte von Unternehmenssystemen durch eine einzige einheitliche API aufzubauen. Sie ist für Geschwindigkeit und Sicherheit konzipiert und ermöglicht es Entwicklern, Integrationen in Tagen anstelle von Wochen bereitzustellen, ohne Kundendaten zu speichern.

Was hat Sie dazu inspiriert, Google zu verlassen und StackOne mitzubegründen, und welche Lücke im Bereich der künstlichen Intelligenz oder SaaS-Integration haben Sie gesehen, die die Gelegenheit so dringend machte?

Romain: “Der Schmerz der Integration ist etwas, das ich in jeder Phase meiner Karriere gespürt habe, ob ich in einem frühen Startup oder mit großen Systemen innerhalb von Google gearbeitet habe. Als ich bei Google das Produkt leitete, baute ich ein künstliche Intelligenz-Insight-Tool für den Einzelhandel auf, und selbst dort – in einem der technisch fortschrittlichsten Unternehmen der Welt – rannten wir in enorme Hürden, nur um eine saubere Integration zwischen Systemen zu erreichen. Das war der Moment, in dem es mir wirklich bewusst wurde: Dies ist ein weit verbreitetes, systemisches Problem. Und mit dem Aufkommen von LLMs sahen wir ein neues Fenster. Plötzlich gab es eine Gelegenheit, die Integrations-Schicht komplett neu zu gestalten: eine, die nicht nur angehängt, sondern von Grund auf für künstliche Intelligenz aufgebaut war. Guillaume und ich sahen es klar: Der Zeitpunkt war richtig, und der Markt war hungrig nach einer Lösung.”

Wie hat Ihre Erfahrung bei der Leitung von Produkt und Dienstleistungen bei Yieldify und Ihre Arbeit bei Area 120 Ihre Herangehensweise an die Produktstrategie von StackOne beeinflusst?

Romain: “Bei Yieldify leitete ich sowohl die Produkt- als auch die Dienstleistungsseite des Geschäfts, was mir die Bedeutung von Roadmaps beigebracht hat, die an tatsächliche Umsatzergebnisse gebunden sind; Dinge wie schneller Partner-Onboarding, höherer Durchschnittswert pro Bestellung oder geringerer Fluktuationsgrad. Bei Google skalierte ich ein Daten-Insight-Produkt, das 1 Milliarde Dollar an zusätzlichem Umsatz einbrachte, und diese Erfahrung hat mir gezeigt, wie kritisch Benutzererfahrung und Adoptionsmetriken für den Erfolg sind. Area 120 war ein ganz anderes Tier – es ging um 10x-Ideen und Geschwindigkeit. Das hat mich gelehrt, schnell zu handeln, ständig zu experimentieren und nicht vor großen Wetten zurückzuschrecken. All das hat mich tiefgreifend beeinflusst, wie wir bei StackOne aufbauen: Zweiwöchige Sprints, mutige Produktwetten und ein Laser-Fokus darauf, Integrationen nicht nur einfacher zu machen, sondern auch eine Freude zu bedienen.”

StackOne baut kein neues Modell – Sie bauen das verbindende Gewebe zwischen Modellen und SaaS-Systemen. Warum ist diese Infrastruktur-Schicht so kritisch für den Erfolg von künstlichen Intelligenz-Agenten?

Guillaume: “Die Realität ist, dass künstliche Intelligenz-Agenten nicht nur ein Gehirn benötigen, sondern auch Hände. Ein Modell kann brillant argumentieren, aber es kann nicht handeln, wenn es nicht präzise, sicher und schnell in der realen Welt agieren kann. Ohne eine strukturierte Infrastruktur-Schicht, die Authentifizierung, Rate-Limits und Zugriffs-Berechtigungen regelt, werden sie entweder halluzinieren und falsche Aktionen ausführen oder Dinge zerstören. Die meisten Unternehmen verwenden über 100 SaaS-Tools, also benötigen sie ohne eine Plattform wie StackOne, die die „Plumbing“-Arbeit abstrahiert, ein Team, das jeden einzelnen Anschluss individuell verdrahtet. Unsere Aufgabe ist es, den Agenten eine sichere, skalierbare Zugriffsmöglichkeit auf die Tools zu bieten, die sie benötigen, damit Teams sich auf Logik und nicht auf Logistik konzentrieren können.”

Können Sie uns erklären, wie StackOne’s Unified API und die Plattform für künstliche Intelligenz-Agenten-Aktionen unter der Haube funktionieren? Was ist technisch herausfordernd daran?

Guillaume: “Wir definieren eine einzige, ausführlich beschriebene OpenAPI-Spezifikation pro Domäne, die auf Hunderte von zugrunde liegenden Endpunkten abgebildet wird. Diese Spezifikation bleibt zentral aktuell, sodass Kunden keine Versionen verwalten müssen. Unsere Tool-Schemas sind vordefiniert mit den richtigen Authentifizierungs-Berechtigungen, was bedeutet, dass der Agent nicht raten oder übergriffig sein muss. Der schwierigste Teil ist die Normalisierung von SaaS-Datenmodellen – Tools wie Workday lassen Kunden benutzerdefinierte Objekte und Beziehungen definieren, was massive Komplexität einführt. Unser Motor behandelt all dies in Echtzeit und bietet Entwicklern eine zuverlässige, deterministische Ausführungsschicht, die durch LLM-gestützte Zuordnung angetrieben wird.”

Was macht StackOne’s Tool-Aufruf-Engine schneller und genauer als die Fähigkeiten von sogar führenden LLMs?

Guillaume: “Der Schlüssel ist Struktur. Unsere Engine bietet typisierte und ausführlich beschriebene Funktions-Signaturen, sodass Modelle genau wissen, welche Argumente zu verwenden sind. Unter der Haube kann StackOne Tool-Aufrufe batchen und parallelisieren, während es Rate-Limits respektiert, um die Anfragen so schnell wie möglich auszuführen, mit automatischen Wiederholungen. Und da wir Anmeldeinformationen zentral verwalten, gibt es keinen Bedarf für erneute Authentifizierung innerhalb der Schleife. Diese Optimierungen machen einen großen Unterschied, wenn man Agenten in Echtzeit ausführen möchte.”

Wie ist StackOne speziell für künstliche Intelligenz-Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool-Verwendung oder Echtzeit-Agenten-Ausführung optimiert?

Guillaume: “Wir bieten delta-only-Endpunkte für RAG-Pipelines an, die den Kontext-Fenster kurz und effizient halten. Für Echtzeit-Agenten unterstützen wir Streaming-Webhooks, die native Ereignisse nutzen oder synthetische Ereignisse erstellen, wenn die zugrunde liegenden Tools keine Ereignisse bereitstellen. Und unsere Plattform erzwingt eine feinkörnige Zugriffskontrolle auf Tenant- und Projekt-Ebene, was für die Orchestrierung mehrerer Agenten über verschiedene Benutzer hinweg sicher ist.”

Was sind die häufigsten Missverständnisse, die Teams über die Erstellung von Integrationen intern im Vergleich zur Verwendung einer Plattform wie StackOne haben?

Romain: “Ein großes Missverständnis ist, dass Integrationen nur darum gehen, einen API-Aufruf zu machen. Der anfängliche Aufbau mag einfach aussehen, aber die laufende Wartung verbraucht oft 20 % der Ingenieurszeit. Teams unterschätzen auch den Wert von Nischen-Connectors: Diejenigen, die man priorisiert, können tatsächlich das Risiko von Fluktuationen bergen. Und Sicherheit wird oft als Nachgedanke behandelt. DIY-Teams decken selten Dinge wie SOC-2-Konformität oder Mandanten-Isolation ab, die für Unternehmenskunden unverhandelbar sind. Und dann gibt es die Mandanten-Anpassung. Jeder neue Kunde bringt seine eigenen Szenarien, Konfigurations-Eigenheiten und Zuordnungslogik mit, was laufende Komplexität hinzufügt, die leicht zu übersehen ist.”

Jeder spricht über künstliche Intelligenz-Agenten, aber die tatsächliche Bereitstellung ist noch in den Anfängen. Was glauben Sie, hält die Massen-Adoption von Unternehmen zurück – und wie geht StackOne darauf ein?

Romain: “Sicherheit und Konformität sind immer noch die größten Blockierer. CIOs sorgen sich über Agenten, die außerhalb ihres Umfangs handeln oder Audit-Lücken schaffen. StackOne löst dies, indem es minimale OAuth-Berechtigungen durchsetzt, Mandanten-Not-Aus-Schalter aktiviert und eine vollständige Audit-Trail bereitstellt. Wenn Risikoteams sehen, dass sie diese Kontrolle haben, bewegen sie sich von Gatekeepern zu aktiven Unterstützern.”

Was sind die größten technischen oder Sicherheits-Herausforderungen bei der Zulassung von künstlichen Intelligenz-Agenten, die im Namen von Benutzern auf SaaS-Plattformen handeln – und wie mildern Sie diese?

Guillaume: “Man muss Dinge wie Token-Sprawl und Refresh-Zyklen verwalten, die wir mit einem zentralen verschlüsselten Tresor lösen. Die Verhinderung von Datenlecks auf Zeilenebene ist eine weitere Herausforderung, also erzwingen wir deterministische Konto-Identifikatoren im Tool-Aufruf, um sicherzustellen, dass Agenten nur auf die richtigen Daten zugreifen und es nicht dem LLM überlassen. Und um Agenten-Drift oder Missbrauch zu vermeiden, führen wir kontinuierlich Richtlinien-Checks und Red-Team-Tests durch. Unsere Plattform ermöglicht es auch, Parameter zu definieren, welche Aktion für welches verknüpfte System verfügbar sein soll. Sicherheit muss von Grund auf geplant sein.”

Wie sehen Sie die Zukunft von Open-Source-Tools wie LangChain und CrewAI in Kombination mit proprietären Plattformen wie StackOne?

Guillaume: “Wir sehen Open-Source als Orchestrierungsschicht und StackOne als die zugrunde liegende Infrastruktur. Deshalb haben wir SDKs für Python und TypeScript erstellt, die direkt in LangChain- und CrewAI-Workflows eingebunden werden können. Sie werden ein Hybrid-Modell sehen, das Open-Source-Tools für Prototyping und Managed-Plattformen für Produktions-Grade-Zuverlässigkeit kombiniert, ähnlich wie Teams Terraform mit AWS verwenden. Es ist nicht entweder-oder, es ist beides.”

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten StackOne besuchen: StackOne.