Ilan Zerbib, Fundador e CEO da Sapiom – Série de Entrevistas

Ilan Zerbib, Fundador e CEO da Sapiom, é um líder de engenharia experiente e empreendedor serial com profunda especialização em pagamentos, sistemas de grande escala e automação. Antes de fundar a Sapiom, ele atuou como Diretor de Engenharia, Pagamentos na Shopify (SHOP ), onde ajudou a escalar o Shop Pay em um produto de bandeira e lançou o Shop Cash, uma plataforma combinada de fidelidade e publicidade. Anteriormente, ele co-fundou a Earny, um agente de consumo autônomo que permitiu que milhões de usuários obtivessem reembolsos por meio de tecnologia de acompanhamento de preços avançada, levando eventualmente à sua aquisição. Sua carreira abrange a construção de sistemas distribuídos de grande escala, trabalhos de cibersegurança com o Ministério das Forças Armadas da França e várias aventuras de startup, todas as quais informam seu foco atual em permitir que os agentes de IA transacionem no mundo real.

Sapiom está construindo um sistema operacional financeiro para desenvolvedores, projetado para dar aos agentes de IA a capacidade de transacionar de forma segura e autônoma. A plataforma abstrai pagamentos, autenticação e acesso em uma camada programável, permitindo que os agentes paguem por APIs, computação, mensagens e outros serviços sem depender de contas tradicionais ou fluxos de trabalho de faturamento manual. Ao transformar os agentes de IA em atores econômicos independentes que operam sob regras e limites definidos, a Sapiom visa remover uma barreira-chave para a implantação de IA no mundo real e estabelecer infraestrutura fundamental para a economia impulsionada por agentes emergente.

Você ajudou a escalar o Shop Pay para mais de $100B em GMV e anteriormente construiu a Earny em uma plataforma de fintech de grande escala para consumidores. Qual é a lacuna específica que você viu que o levou a iniciar a Sapiom, e por que agora é o momento certo para construir uma camada financeira para agentes de IA?

Os agentes cruzaram um limiar. Eles agora podem fazer um trabalho real, mas não podem terminá-lo.

Eles podem escrever código, planejar fluxos de trabalho e projetar sistemas. Em seguida, eles atingem um muro. Eles não podem pagar por computação, provisionar APIs ou acessar serviços sem que um humano intervenha. Isso quebra o loop.

A internet pressupõe que uma pessoa sempre está envolvida. Inscrever-se, adicionar um cartão, gerenciar credenciais, aprovar gastos. Esse modelo funcionou quando o software apoiava humanos. Ele falha quando o software começa a agir por conta própria.

Este é o momento porque a capacidade já existe. O bloqueador é o acesso.

A Sapiom está posicionando “dinheiro como a chave de API universal”. Você pode desmembrar o que isso significa tecnicamente e como isso muda a forma como os desenvolvedores pensam sobre integrações?

Todo serviço controla o acesso por meio do pagamento. Sem pagamento, não há API, não há computação, não há dados.

Hoje, esse fluxo passa por um humano. Alguém se inscreve, anexa a faturação, copia chaves e conecta tudo. Essa é a gargalo.

Nós tratamos o gasto como uma chamada de função. Um agente solicita um serviço, paga dentro de uma política definida e continua. Identidade, faturamento e aplicação acontecem em segundo plano.

Isso muda a forma como os desenvolvedores constroem. Em vez de costurar vendedores um a um, eles dão aos agentes uma maneira de acessar qualquer coisa sob demanda, dentro de limites.

Hoje, os agentes de IA podem chamar APIs, mas ainda dependem fortemente da faturação, autenticação e permissões controladas por humanos. Quais são os principais gargalos que impedem a execução autônoma real?

O acesso é o gargalo. Os modelos já podem planejar fluxos de trabalho em múltiplos passos e escrever código de produção de classe. Esse não é mais o problema. O problema é que eles não podem agir.

Se um agente não puder enviar uma mensagem, executar uma pesquisa ou pagar por um serviço, o trabalho para. Ele pode planejar uma campanha, mas nunca lançá-la.

Todo serviço tem seu próprio processo de integração, configuração de faturamento e modelo de autenticação. Não há uma camada compartilhada que permita que os agentes descubram e usem serviços em tempo real. Até que isso exista, os agentes permanecem presos no modo de planejamento.

Em um nível de sistemas, como a Sapiom lida com identidade e confiança para agentes de IA, especialmente quando esses agentes estão agindo de forma independente em vários serviços?

Nós tratamos os agentes como atores reais no sistema. Cada agente tem uma identidade, um conjunto de permissões e um escopo definido. Toda ação passa por política. Orçamento, serviços permitidos, limites de taxa. Se isso excede os limites, não é executado.

Nós anexamos contexto a cada transação. Qual agente agiu, sob quais regras, contra qual serviço, com qual resultado. Isso fornece rastreabilidade. Quando algo quebra, você vê exatamente o que aconteceu e onde.

Você construiu infraestrutura de pagamento de grande escala antes. Quais são os novos desafios que surgem quando o “usuário” que faz transações é um agente de IA em vez de um humano?

Volume e comportamento. Os agentes não agem como humanos. Eles executam em paralelo, atingem serviços com alta frequência e executam continuamente. Isso dispara todos os sistemas de fraude construídos para padrões humanos.

Sistemas legados pressupõem que uma pessoa está por trás da ação. Os agentes quebram essa suposição. O que parece suspeito em um sistema humano é normal para um agente.

Você não pode acoplar isso em trilhos existentes. Você tem que definir a política antecipadamente e aplicá-la antes da execução. Caso contrário, você sempre estará reagindo após o fato.

Muitos desenvolvedores estão experimentando com estruturas de agentes, mas a monetização e o controle de custos ainda são complicados. Como a Sapiom introduz observabilidade e governança nos gastos dos agentes?

Você define restrições primeiro. Cada agente executa com um orçamento, um conjunto de permissões e limites sobre onde e como pode gastar. Essas regras são aplicadas automaticamente. Não há loop de revisão manual.

Toda ação é vinculada a um agente. Você sabe o que ele fez, quanto custou e qual foi o resultado.

Você também obtém logs completos. Cada solicitação, cada transação, cada resultado. Se algo se desvia, você o captura rapidamente e o desativa.

Sem isso, os agentes otimizam para atividade. Com isso, eles otimizam para resultados.

Há uma conversa crescente sobre comércio entre agentes. Você vê um futuro em que os agentes de IA negociam, compram e gerenciam serviços inteiramente por conta própria?

Sim. Os agentes já estão se movendo do chat para a execução. Eles provisionam infraestrutura, chamam APIs e coordenam fluxos de trabalho. O próximo passo é lidar com a camada de transação diretamente.

Uma vez que eles possam acessar serviços sem atrito, eles começam a se comportar como atores econômicos. Eles escolhem fornecedores, gerenciam custos e executam processos de ponta a ponta.

Isso já está começando. A infraestrutura está apenas acompanhando.

A segurança parece ser uma grande preocupação aqui. Como você impede agentes rogue, ataques de injeção de prompts ou transações não intencionais quando os agentes têm poder de gasto?

Você não confia na detecção após o fato. Você bloqueia ações ruins antes que elas aconteçam.

Toda solicitação passa por política. Se excede o orçamento, atinge um serviço não permitido ou viola limites de taxa, ela falha imediatamente.

Nós registramos tudo. Se um agente começar a se comportar fora de seu padrão normal, você vê isso em contexto e pode desativá-lo.

O objetivo não é comportamento perfeito. É comportamento limitado. Quando algo dá errado, ele permanece contido.

Agora você está focado em casos de uso B2B, mas há um caminho claro em direção a agentes de consumidor que lidam com compras. O que precisa acontecer antes que os usuários estejam confortáveis em deixar a IA tomar decisões financeiras em seu nome?

Os consumidores não confiarão nisso sem controle.

Eles precisam ver o que o agente está fazendo, para onde o dinheiro está indo e quais regras ele está seguindo. Isso significa limites claros, atribuição clara e a capacidade de intervir a qualquer momento.

Isso começará no B2B porque as empresas podem definir restrições e absorver riscos. Uma vez que os sistemas provem que podem operar com segurança, esse modelo se move para baixo para os consumidores.

Olhando para os próximos três a cinco anos, você acha que a interface dominante para a internet se torna agentes transacionando em nome dos usuários?

Sim.

As aplicações já estão mudando nessa direção. Por trás de cada ação há uma cadeia de serviços. Mensagens, computação, pagamentos. Cada etapa tem um custo.

Agora, os humanos gerenciam essa cadeia. Isso não escalará.

Os agentes assumirão a execução. Eles decidirão o que chamar, o que comprar e como concluir uma tarefa.

Nesse ponto, o software se torna o cliente da internet. A única pergunta é quanto tempo a infraestrutura levará para acompanhar.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Sapiom.