Ilan Zerbib, Fundador y CEO de Sapiom – Serie de Entrevistas

Ilan Zerbib, Fundador y CEO de Sapiom, es un experimentado líder de ingeniería y emprendedor serial con una profunda experiencia en pagos, sistemas a gran escala y automatización. Antes de fundar Sapiom, se desempeñó como Director de Ingeniería, Pagos en Shopify (SHOP ), donde ayudó a escalar Shop Pay hasta convertirlo en un producto insignia y lanzó Shop Cash, una plataforma combinada de lealtad y publicidad. Anteriormente, cofundó Earny, un agente de consumidor autónomo que permitió a millones de usuarios obtener reembolsos a través de tecnología de seguimiento de precios avanzada, lo que finalmente llevó a su adquisición. Su carrera abarca la construcción de sistemas distribuidos a gran escala, trabajo de ciberseguridad con el Ministerio de Fuerzas Armadas de Francia y múltiples empresas de inicio, todas las cuales informan su enfoque actual en la habilitación de agentes de IA para transactar en el mundo real.

Sapiom está construyendo un sistema operativo financiero para desarrolladores en primer lugar, diseñado para dar a los agentes de IA la capacidad de transactar de manera segura y autónoma. La plataforma abstracta los pagos, la autenticación y el acceso en una capa programable, lo que permite a los agentes pagar por API, cómputo, mensajería y otros servicios sin depender de cuentas tradicionales o flujos de trabajo de facturación manual. Al convertir a los agentes de IA en actores económicos independientes que operan bajo reglas y límites definidos, Sapiom busca eliminar una barrera clave para la implementación de IA en el mundo real y establecer una infraestructura fundamental para la economía impulsada por agentes en surgimiento.

Ayudaste a escalar Shop Pay a más de $100 mil millones en GMV y anteriormente construiste Earny en una plataforma de fintech de consumidor a gran escala. ¿Qué brecha específica viste que te llevó a iniciar Sapiom, y por qué es el momento adecuado para construir una capa financiera para agentes de IA?

Los agentes cruzaron un umbral. Ahora pueden hacer un trabajo real, pero no pueden terminarlo.

Pueden escribir código, planificar flujos de trabajo y diseñar sistemas. Luego chocan con un muro. No pueden pagar por cómputo, aprovisionar API o acceder a servicios sin que un humano intervenga. Eso rompe el bucle.

Internet asume que siempre hay una persona involucrada. Regístrate, agrega una tarjeta, administra credenciales, aprueba gastos. Ese modelo funcionó cuando el software apoyaba a los humanos. Falla cuando el software comienza a actuar por su cuenta.

Este es el momento porque la capacidad ya existe. El bloqueador es el acceso.

Sapiom está posicionando “el dinero como la clave de API universal”. ¿Puedes explicar técnicamente qué significa eso y cómo cambia la forma en que los desarrolladores piensan en las integraciones?

Cada servicio controla el acceso a través del pago. No hay pago, no hay API, no hay cómputo, no hay datos.

Hoy en día, ese flujo pasa por un humano. Alguien se registra, adjunta facturación, copia claves y lo conecta todo. Ese es el cuello de botella.

Tratamos el gasto como una llamada a una función. Un agente solicita un servicio, paga dentro de una política definida y continúa. La identidad, la facturación y el cumplimiento ocurren en el fondo.

Eso cambia la forma en que los desarrolladores construyen. En lugar de coser proveedores uno a uno, les dan a los agentes una forma de acceder a cualquier cosa a demanda, dentro de los límites.

Hoy en día, los agentes de IA pueden llamar a API, pero aún dependen en gran medida de la facturación, autenticación y permisos controlados por humanos. ¿Cuáles son los principales cuellos de botella que impiden la ejecución autónoma real?

El acceso es el cuello de botella. Los modelos ya pueden planificar flujos de trabajo multietapa y escribir código de producción. Ese no es el problema. El problema es que no pueden actuar.

Si un agente no puede enviar un mensaje, ejecutar una búsqueda o pagar por un servicio, el trabajo se detiene. Puede planificar una campaña, pero nunca lanzarla.

Cada servicio tiene su propia configuración de inicio, configuración de facturación y modelo de autenticación. No hay una capa compartida que permita a los agentes descubrir y utilizar servicios en tiempo real. Hasta que eso exista, los agentes siguen atascados en el modo de planificación.

A nivel de sistemas, ¿cómo maneja Sapiom la identidad y la confianza para los agentes de IA, especialmente cuando esos agentes actúan de forma independiente en múltiples servicios?

Tratamos a los agentes como actores reales en el sistema. Cada agente tiene una identidad, un conjunto de permisos y un alcance definido. Cada acción se ejecuta a través de una política. Presupuesto, servicios permitidos, límites de frecuencia. Si se sale de esos límites, no se ejecuta.

Adjuntamos contexto a cada transacción. ¿Qué agente actuó, bajo qué reglas, contra qué servicio, con qué resultado? Eso te da trazabilidad. Cuando algo se rompe, ves exactamente qué sucedió y dónde.

Has construido infraestructura de pago a gran escala antes. ¿Qué nuevos desafíos surgen cuando el “usuario” que realiza transacciones es un agente de IA en lugar de un humano?

Volumen y comportamiento. Los agentes no actúan como humanos. Ejecutan en paralelo, golpean servicios a alta frecuencia y se ejecutan continuamente. Eso activa todos los sistemas de fraude construidos para patrones humanos.

Los sistemas legados asumen que hay una persona detrás de la acción. Los agentes rompen esa suposición. Lo que parece sospechoso en un sistema humano es normal para un agente.

No puedes agregar esto a los rieles existentes. Debes definir la política de antemano y hacerla cumplir antes de la ejecución. De lo contrario, siempre estás reaccionando después del hecho.

Muchos desarrolladores están experimentando con marcos de agentes, pero la monetización y el control de costos siguen siendo un desastre. ¿Cómo introduce Sapiom la observabilidad y la gobernanza en el gasto de los agentes?

Estableces restricciones primero. Cada agente se ejecuta con un presupuesto, un conjunto de permisos y límites sobre dónde y cómo puede gastar. Esas reglas se aplican automáticamente. No hay bucle de revisión manual.

Cada acción se vincula a un agente. Sabes qué hizo, qué costó y qué resultado produjo.

También obtienes registros completos. Cada solicitud, cada transacción, cada resultado. Si algo se desvía, lo detectas rápidamente y lo detienes.

Sin eso, los agentes se optimizan para la actividad. Con eso, se optimizan para los resultados.

Hay una conversación creciente sobre el comercio de agente a agente. ¿Ves un futuro en el que los agentes de IA negocian, compran y gestionan servicios enteramente por su cuenta?

Sí. Los agentes ya están pasando de charlar a ejecutar. Provisionan infraestructura, llaman a API y coordinan flujos de trabajo. El siguiente paso es manejar la capa de transacción directamente.

Una vez que puedan acceder a servicios sin fricción, comienzan a comportarse como actores económicos. Eligen a los proveedores, gestionan los costos y ejecutan procesos de principio a fin.

Esto ya está sucediendo. La infraestructura solo está alcanzando.

La seguridad parece ser una gran preocupación aquí. ¿Cómo evitas a los agentes deshonestos, ataques de inyección de comandos o transacciones no deseadas cuando los agentes tienen poder de gasto?

No confías en la detección después del hecho. Bloqueas las malas acciones antes de que ocurran.

Cada solicitud se ejecuta a través de una política. Si excede el presupuesto, golpea un servicio no permitido o rompe los límites de frecuencia, falla inmediatamente.

Registramos todo. Si un agente comienza a comportarse fuera de su patrón normal, lo ves en contexto y puedes detenerlo.

El objetivo no es un comportamiento perfecto. Es un comportamiento limitado. Cuando algo sale mal, se mantiene contenido.

En este momento, te estás centrando en casos de uso B2B, pero hay un camino claro hacia los agentes de consumidor que manejan compras. ¿Qué necesita suceder antes de que los usuarios estén cómodos dejando que la IA tome decisiones financieras en su nombre?

Los consumidores no confiarán en esto sin control.

Necesitan ver qué está haciendo el agente, adónde va el dinero y qué reglas está siguiendo. Eso significa límites claros, atribución clara y la capacidad de intervenir en cualquier momento.

Esto comenzará en B2B porque las empresas pueden definir restricciones y absorber el riesgo. Una vez que los sistemas demuestran que pueden operar de manera segura, ese modelo se mueve hacia abajo hacia los consumidores.

Mirando hacia adelante tres a cinco años, ¿crees que la interfaz dominante a Internet se convierte en agentes que transactan en nombre de los usuarios?

Sí.

Las aplicaciones ya están cambiando en esa dirección. Detrás de cada acción hay una cadena de servicios. Mensajería, cómputo, pagos. Cada paso tiene un costo.

En este momento, los humanos gestionan esa cadena. Eso no escalará.

Los agentes tomarán el control de la ejecución. Decidirán qué llamar, qué comprar y cómo completar una tarea.

En ese punto, el software se convierte en el cliente de Internet. La única pregunta es cuánto tiempo tarda la infraestructura en alcanzar.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Sapiom.