Ilan Zerbib, Fondatore e Amministratore Delegato di Sapiom – Serie di Interviste

Ilan Zerbib, Fondatore e Amministratore Delegato di Sapiom, è un leader di ingegneria esperto e imprenditore seriale con una profonda esperienza nei pagamenti, nei sistemi su larga scala e nell’automazione. Prima di fondare Sapiom, ha ricoperto il ruolo di Direttore dell’Ingegneria, Pagamenti presso Shopify (SHOP ), dove ha contribuito a far crescere Shop Pay in un prodotto di punta e ha lanciato Shop Cash, una piattaforma di fedeltà e pubblicità combinata. In precedenza, ha co-fondato Earny, un agente autonomo per i consumatori che ha consentito a milioni di utenti di ottenere rimborsi attraverso una tecnologia di tracciamento dei prezzi avanzata, portando infine alla sua acquisizione. La sua carriera comprende la costruzione di sistemi distribuiti su larga scala, il lavoro sulla sicurezza informatica con il Ministero francese per le Forze Armate e numerose imprese startup, tutte esperienze che lo hanno portato a concentrarsi sull’abilitazione di agenti di intelligenza artificiale a transare nel mondo reale.

Sapiom sta costruendo un sistema operativo finanziario per sviluppatori progettato per dare agli agenti di intelligenza artificiale la capacità di transare in modo sicuro e autonomo. La piattaforma astrae i pagamenti, l’autenticazione e l’accesso in un livello programmabile, consentendo agli agenti di pagare per API, calcolo, messaggistica e altri servizi senza affidarsi a conti tradizionali o workflow di fatturazione manuale. Rendendo gli agenti di intelligenza artificiale attori economici indipendenti che operano sotto regole e limiti definiti, Sapiom mira a rimuovere una barriera chiave alla distribuzione di intelligenza artificiale nel mondo reale e a stabilire un’infrastruttura fondamentale per l’economia guidata dagli agenti in via di sviluppo.

Ha contribuito a far crescere Shop Pay a oltre 100 miliardi di dollari in volume di mercato e in precedenza ha costruito Earny in una piattaforma di tecnologia finanziaria per i consumatori su larga scala. Qual è l’esatto gap che ha visto che l’ha portato a fondare Sapiom, e perché questo è il momento giusto per costruire un livello finanziario per gli agenti di intelligenza artificiale?

Gli agenti hanno superato una soglia. Ora possono fare lavori reali, ma non possono finirli.

Possono scrivere codice, pianificare workflow e progettare sistemi. Poi colpiscono un muro. Non possono pagare per il calcolo, provisionare API o accedere a servizi senza che un essere umano si intrometta. Ciò interrompe il ciclo.

Internet presume che ci sia sempre un essere umano coinvolto. Iscriversi, aggiungere una carta, gestire le credenziali, approvare la spesa. Quel modello funzionava quando il software supportava gli esseri umani. Fallisce quando il software inizia ad agire da solo.

Questo è il momento perché la capacità già esiste. Il blocco è l’accesso.

Sapiom sta posizionando “denaro come chiave API universale”. Può spiegare cosa significa tecnicamente e come cambia il modo in cui gli sviluppatori pensano alle integrazioni?

Ogni servizio controlla l’accesso attraverso il pagamento. Nessun pagamento, nessun API, nessun calcolo, nessun dato.

Oggi, quel flusso passa attraverso un essere umano. Qualcuno si iscrive, attacca la fatturazione, copia le chiavi e collega tutto insieme. Quello è il collo di bottiglia.

Trattiamo la spesa come una funzione di chiamata. Un agente richiede un servizio, paga all’interno di una politica definita e si sposta. L’identità, la fatturazione e l’applicazione avvengono in background.

Ciò cambia il modo in cui gli sviluppatori costruiscono. Invece di cucire insieme i fornitori uno per uno, danno agli agenti un modo per accedere a tutto ciò che è richiesto, entro i limiti.

Oggi, gli agenti di intelligenza artificiale possono chiamare API ma dipendono ancora pesantemente dalla fatturazione, dall’autenticazione e dalle autorizzazioni controllate dagli esseri umani. Quali sono i più grandi collo di bottiglia che impediscono l’esecuzione autonoma vera e propria?

L’accesso è il collo di bottiglia. I modelli possono già pianificare workflow multistep e scrivere codice di produzione di grado. Quello non è più il problema. Il problema è che non possono agire.

Se un agente non può inviare un messaggio, eseguire una ricerca o pagare per un servizio, il lavoro si ferma. Può pianificare una campagna ma non può mai avviarla.

Ogni servizio ha il proprio processo di onboarding, setup di fatturazione e modello di autenticazione. Non c’è uno strato condiviso che consenta agli agenti di scoprire e utilizzare servizi in tempo reale. Fino a quando ciò non esiste, gli agenti rimangono bloccati nella modalità di pianificazione.

A livello di sistema, come gestisce Sapiom l’identità e la fiducia per gli agenti di intelligenza artificiale, specialmente quando quegli agenti agiscono in modo indipendente attraverso più servizi?

Trattiamo gli agenti come attori reali nel sistema. Ogni agente ha un’identità, un set di autorizzazioni e uno scopo definito. Ogni azione passa attraverso una politica. Budget, servizi consentiti, limiti di velocità. Se esce dai limiti, non si esegue.

Colleghiamo il contesto a ogni transazione. Quale agente ha agito, sotto quali regole, contro quale servizio, con quale risultato. Ciò fornisce tracciabilità. Quando qualcosa si rompe, si vede esattamente cosa è successo e dove.

Ha costruito in precedenza un’infrastruttura di pagamento su larga scala. Quali nuove sfide emergono quando l'”utente” che esegue transazioni è un agente di intelligenza artificiale invece di un essere umano?

Volume e comportamento. Gli agenti non agiscono come gli esseri umani. Eseguono in parallelo, colpiscono i servizi ad alta frequenza e si eseguono continuamente. Ciò attiva ogni sistema di frode costruito per i modelli umani.

I sistemi legacy presuppongono un essere umano dietro l’azione. Gli agenti rompono questa supposizione. Ciò che sembra sospetto in un sistema umano è normale per un agente.

Non si può semplicemente aggiungere questo ai binari esistenti. È necessario definire la politica in anticipo e applicarla prima dell’esecuzione. Altrimenti si reagisce sempre dopo il fatto.

Molti sviluppatori stanno sperimentando con framework di agenti, ma la monetizzazione e il controllo dei costi rimangono confusi. Come introduce Sapiom l’osservabilità e la governance nella spesa degli agenti?

Si impostano vincoli iniziali. Ogni agente esegue con un budget, un set di autorizzazioni e limiti su dove e come può spendere. Queste regole vengono applicate automaticamente. Nessun ciclo di revisione manuale.

Ogni azione è legata a un agente. Si sa cosa ha fatto, quanto è costato e quale risultato ha prodotto.

Si ottengono anche registri completi. Ogni richiesta, ogni transazione, ogni risultato. Se qualcosa deriva, lo si cattura rapidamente e lo si spegne.

Senza di ciò, gli agenti ottimizzano l’attività. Con esso, ottimizzano i risultati.

C’è una crescente conversazione sul commercio tra agenti. Prevede un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale negoziano, acquistano e gestiscono servizi interamente da soli?

Sì. Gli agenti stanno già passando dalla chat all’esecuzione. Provisionano infrastrutture, chiamano API e coordinano workflow. Il passo successivo è gestire direttamente lo strato delle transazioni.

Una volta che possono accedere ai servizi senza attrito, iniziano a comportarsi come attori economici. Scegliendo i fornitori, gestendo i costi e gestendo i processi dall’inizio alla fine.

Ciò sta già iniziando. L’infrastruttura sta solo recuperando.

La sicurezza sembra una preoccupazione maggiore qui. Come impedisce agenti ribelli, attacchi di iniezione di prompt o transazioni non intenzionali quando gli agenti hanno potere di spesa?

Non si affida alla rilevazione dopo il fatto. Si bloccano azioni cattive prima che accadano.

Ogni richiesta passa attraverso una politica. Se supera il budget, colpisce un servizio non consentito o viola i limiti di velocità, fallisce immediatamente.

Registriamo tutto. Se un agente inizia a comportarsi al di fuori del suo modello normale, lo si vede nel contesto e lo si può spegnere.

L’obiettivo non è un comportamento perfetto. È un comportamento limitato. Quando qualcosa va storto, rimane contenuto.

Al momento si concentra su casi d’uso B2B, ma c’è un percorso chiaro verso agenti dei consumatori che gestiscono gli acquisti. Cosa deve accadere prima che gli utenti siano disposti a lasciare che l’intelligenza artificiale prenda decisioni finanziarie per loro conto?

I consumatori non si fideranno di questo senza controllo.

Devono vedere cosa sta facendo l’agente, dove va il denaro e quali regole sta seguendo. Ciò significa limiti chiari, attribuzione chiara e la capacità di intervenire in qualsiasi momento.

Ciò inizierà nel B2B perché le aziende possono definire vincoli e assorbire il rischio. Una volta che i sistemi dimostrano di poter operare in modo sicuro, quel modello si sposta a valle verso i consumatori.

Guardando avanti tre o cinque anni, pensa che l’interfaccia dominante per Internet diventi agenti che transano per conto degli utenti?

Sì.

Le applicazioni stanno già cambiando in quella direzione. Dietro ogni azione c’è una catena di servizi. Messaggistica, calcolo, pagamenti. Ogni passaggio ha un costo.

Al momento, gli esseri umani gestiscono quella catena. Ciò non scalerà.

Gli agenti prenderanno il controllo dell’esecuzione. Decideranno cosa chiamare, cosa comprare e come completare un compito.

A quel punto, il software diventa il cliente di Internet. L’unica domanda è quanto velocemente l’infrastruttura recupera.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Sapiom.