Romain Sestier (CEO) & Guillaume Lebedel (CTO), Co-Fundadores da StackOne – Série de Entrevistas

Romain Sestier, co-fundador e CEO da StackOne, construiu um produto do zero a uma valorização de $1 bilhão no Google (GOOGL ) e também atuou como VP de Produto e CS na Yieldify, onde gerenciou 70 pessoas globalmente e liderou a estratégia de integração de SaaS. Romain também abriu o escritório do Reino Unido como Head de Serviços do ContentSquare e liderou a integração com ferramentas de teste A/B. Ele também co-fundou uma startup anterior, Upper.ai, com Guillaume.

Guillaume Lebedel, co-fundador e CTO da StackOne, foi VP de Engenharia na Yieldify, uma empresa que foi adquirida pela Publicis. Guillaume liderou equipes de integração e construiu centenas de integrações com ferramentas de SaaS usadas por mais de 1000 produtos de SaaS. Ele também construiu e manteve APIs com mais de 2 bilhões de acessos por mês.

StackOne é uma plataforma de integração alimentada por IA e com foco em privacidade que ajuda empresas de SaaS B2B e agentes de IA a construir integrações em tempo real e bidirecionais em centenas de sistemas empresariais por meio de uma API unificada. Projetada para velocidade e segurança, ela permite que os desenvolvedores lancem integrações em dias, em vez de semanas, sem armazenar dados de clientes.

O que o inspirou a deixar o Google e co-fundar a StackOne, e qual lacuna no espaço de integração de IA ou SaaS você viu que tornou a oportunidade urgente?

Romain: “A dor da integração é algo que eu senti em todos os estágios da minha carreira, seja em uma startup em estágio inicial ou trabalhando com sistemas de grande escala dentro do Google. Enquanto liderava o Produto no Google, eu estava construindo uma ferramenta de insights de IA para varejo, e mesmo lá — em uma das empresas mais tecnicamente avançadas do mundo — nós encontramos enormes obstáculos apenas para obter uma integração limpa entre os sistemas. Foi quando realmente me dei conta disso: este é um problema sistêmico e generalizado. E com o surgimento dos LLMs, vimos uma nova janela de oportunidade se abrir. De repente, havia uma chance de completely reimaginar a camada de integração: uma que não fosse apenas adicionada, mas construída do zero para a IA. Guillaume e eu vimos isso claramente: o timing estava certo, e o mercado estava faminto por uma solução.”

Como sua experiência liderando produto e serviços na Yieldify e seu trabalho no Area 120 influenciou sua abordagem para a estratégia de produto da StackOne?

Romain: “Na Yieldify, eu liderava tanto o lado de Produto quanto o de Serviços do negócio, o que me ensinou a importância de vincular a estratégia de produto a resultados de receita reais; coisas como uma integração de parceiros mais rápida, um valor de pedido médio mais alto ou uma rotatividade mais baixa. No Google, eu escalei um produto de insights de dados que entregou $1 bilhão em receita incremental, e essa experiência reforçou quão críticos são a experiência do usuário e os métricos de adoção para o sucesso. O Area 120 foi uma besta muito diferente — era tudo sobre ideias 10x e velocidade. Isso me ensinou a se mover rapidamente, experimentar constantemente e não ter medo de apostar alto. Tudo isso influenciou profundamente como construímos na StackOne: sprints bienais, apostas ousadas de produto e um foco laser em tornar as integrações não apenas mais fáceis de dimensionar, mas deliciosas de usar.”

A StackOne não está construindo um novo modelo — vocês estão construindo o tecido conjuntivo entre os modelos e os sistemas de SaaS. Por que essa camada de infraestrutura é tão crítica para o sucesso dos agentes de IA?

Guillaume: “A realidade é que os agentes de IA não precisam apenas de cérebros, eles também precisam de mãos. Um modelo pode ser capaz de raciocinar brilhantemente, mas a menos que ele possa tomar ações precisas, seguras e rápidas no mundo real, ele é muito limitado. Sem uma camada de infraestrutura estruturada para governar a autenticação, os limites de taxa e as permissões de acesso, eles ou irão hallucinar e tomar ações erradas ou quebrar as coisas. A maioria das empresas usa mais de 100 ferramentas de SaaS, então sem uma plataforma como a StackOne abstraindo a tubulação, você fica preso tentando conectar cada uma individualmente. Nosso trabalho é dar aos agentes acesso seguro e escalável às ferramentas de que eles precisam, para que as equipes possam se concentrar na lógica, não na logística.”

Você pode nos guiar sobre como a API Unificada da StackOne e a plataforma de Ações de Agente de IA funcionam por baixo dos panos? O que é tecnicamente desafiador nisso?

Guillaume: “Definimos uma especificação OpenAPI exaustivamente descrita por domínio, que mapeia para centenas de endpoints subjacentes. Essa especificação permanece atualizada centralmente, então os clientes não precisam gerenciar alterações de versão. Nossos esquemas de ferramentas vêm pré-definidos com os escopos de autenticação certos, o que significa que o agente não precisa adivinhar ou ultrapassar. A parte mais difícil é normalizar os modelos de dados de SaaS — ferramentas como o Workday permitem que os clientes definam objetos e relacionamentos personalizados, o que introduz uma complexidade maciça. Nosso mecanismo lida com tudo isso em tempo real, fornecendo aos desenvolvedores uma camada de execução confiável e determinística alimentada por mapeamento assistido por LLM.”

O que torna o mecanismo de chamada de ferramenta da StackOne mais rápido e preciso do que as capacidades dos LLMs líderes?

Guillaume: “A chave é a estrutura. Nosso mecanismo fornece assinaturas de função tipadas e exaustivamente descritas, então os modelos sabem exatamente quais argumentos usar. Por baixo dos panos, a StackOne é capaz de batch e paralelizar as chamadas de ferramenta enquanto respeita os limites de taxa para executar os pedidos o mais rápido possível com retries automatizados. E como gerenciamos credenciais centralmente, não há necessidade de reautenticação dentro do loop. Essas otimizações fazem uma grande diferença quando você está tentando executar agentes em tempo real.”

Como a StackOne é otimizada especificamente para casos de uso de IA, como Geração Aumentada de Recuperação (RAG), uso de ferramenta ou execução de agente em tempo real?

Guillaume: “Oferecemos endpoints delta-somente para pipelines RAG, o que mantém as janelas de contexto curtas e eficientes. Para agentes em tempo real, suportamos webhooks unificados de streaming aproveitando eventos nativos ou criando eventos sintéticos quando as ferramentas subjacentes não fornecem os eventos necessários. E nossa plataforma impõe controle de acesso granular no nível de locatário e projeto, o que é essencial para orquestrar vários agentes em diferentes usuários de forma segura.”

Quais são os maiores mal-entendidos que as equipes têm sobre a construção de integrações internamente versus usar uma plataforma como a StackOne?

Romain: “Um grande mito é que as integrações são apenas sobre fazer uma chamada de API. A construção inicial pode parecer simples, mas a manutenção contínua muitas vezes consome 20% do tempo de engenharia. As equipes também subestimam o valor de conectores de nicho: os que você desprioriza podem ser onde o risco de rotatividade realmente vive. E a segurança é frequentemente um afterthought. As equipes DIY raramente cobrem coisas como conformidade SOC-2 ou isolamento de locatário, que são inegociáveis para clientes empresariais. E então há a personalização de locatário. Cada novo cliente traz seu próprio conjunto de casos de bordo, peculiaridades de configuração e lógica de mapeamento, o que adiciona complexidade contínua que é fácil de subestimar inicialmente.”

Todos estão falando sobre agentes de IA, mas a implantação no mundo real ainda está no início. O que você acredita que está segurando a adoção em massa de empresas — e como a StackOne está abordando isso?

Romain: “Segurança e conformidade ainda são os principais bloqueadores. Os CIOs se preocupam com agentes agindo fora do escopo ou criando lacunas de auditoria. A StackOne resolve isso impondo escopos de OAuth de privilégio mínimo, habilitando interruptores de locatário e fornecendo um registro de auditoria completo. Quando as equipes de risco veem esse nível de controle, elas mudam de serem guardiões para apoiadores ativos.”

Quais são os maiores desafios técnicos ou de segurança em permitir que os agentes de IA atuem em nome dos usuários em plataformas de SaaS — e como vocês mitigam esses desafios?

Guillaume: “Você tem que gerenciar coisas como a propagação de tokens e ciclos de atualização, o que resolvemos com um cofre centralizado criptografado. Prevenir vazamento de dados no nível de linha é outro desafio, então impomos identificadores de conta determinísticos na chamada de ferramenta para garantir que os agentes acessem apenas os dados certos e que isso não dependa do LLM. E para evitar a deriva ou o mau uso do agente, executamos continuamente verificações de política e testes de equipe vermelha. Nossa plataforma também permite parametrizar quais ações devem estar disponíveis para qual sistema vinculado. A segurança precisa ser incorporada desde o início.”

Como você vê o futuro das ferramentas de código aberto, como LangChain e CrewAI, se misturando com plataformas proprietárias como a StackOne?

Guillaume: “Vemos o código aberto como a camada de orquestração e a StackOne como a infraestrutura subjacente. É por isso que construímos SDKs para Python e Typescript que se conectam diretamente aos fluxos de trabalho do LangChain e CrewAI. Você verá um modelo híbrido surgir, com ferramentas de código aberto para prototipagem e plataformas gerenciadas para confiabilidade de produção, semelhante à forma como as equipes usam o Terraform com o AWS. Não é um ou outro, é ambos.”

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar StackOne.