Cem Dilmegani
Berufserfahrung und Erfolge
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte zudem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung wuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider thematisiert. [6], [7]Forschungsschwerpunkte
Cems Arbeitsschwerpunkt liegt darauf, wie Unternehmen neue Technologien in den Bereichen KI, agentenbasierte KI, Cybersicherheit (einschließlich Netzwerk- und Anwendungssicherheit) und Daten, insbesondere Webdaten, nutzen können. Seine praktische Erfahrung mit Unternehmenssoftware fließt in seine Arbeit ein. Weitere KI-Branchenanalysten und das technische Team unterstützen Cem bei der Konzeption, Durchführung und Auswertung von Benchmarks.Ausbildung
Er schloss 2007 sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität ab. Während seines Studiums beschäftigte er sich mit maschinellem Lernen, damals noch unter dem Begriff „Data Mining“ bekannt, und die meisten neuronalen Netze besaßen nur wenige verborgene Schichten. 2012 erwarb er einen MBA an der Columbia Business School. Cem spricht fließend Englisch und Türkisch. Seine Deutschkenntnisse sind fortgeschritten, seine Französischkenntnisse liegen auf Anfängerniveau.Externe Veröffentlichungen
- Cem Dilmegani, Post-KI-Banking: Millionen von Arbeitsplätzen in Gefahr, da Banken ihre Kernfunktionen automatisieren . International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz und Martin Lundqvist (1. Dezember 2014). Digitalisierung des öffentlichen Sektors: Die Billionen-Dollar-Herausforderung , McKinsey & Company.
Medien-, Konferenz- und sonstige Veranstaltungspräsentationen
- Antworten auf die Fragen von Korea24 zum Thema Arbeitsplatzverlust durch KI, Korea24
- Immobilien und Technologie , präsentiert vom Wilbur F. Breslin Center for Real Estate Studies der Hofstra University und der Frank G. Zarb School of Business in den Jahren 2023 und 2024.
- Radar AI- Session (22. Juni 2023): „Steigerung der Wirkung von Data Science mit ChatGPT“.
- Generative AI Atlanta Meetup: Generative KI für Unternehmenstechnologie .
Quellen
- Warum Microsoft, IBM und Google ihre Bemühungen im Bereich KI-Ethik verstärken , Business Insider.
- Microsoft investiert 1 Milliarde Dollar in OpenAI, um künstliche Intelligenz zu entwickeln, die intelligenter ist als wir , Washington Post.
- Stärkung der KI-Führungskräfte: KI-Toolkit für die C-Suite , Weltwirtschaftsforum.
- Wissenschafts-, Forschungs- und Innovationsleistung der EU , Europäische Kommission.
- Die EU investiert 200 Milliarden Euro in KI, wodurch Geld in Rechenzentren fließt, doch der Chipmarkt bleibt eine Herausforderung , IT Brew.
- Hypatos erhält 11,8 Millionen Dollar für einen Deep-Learning-Ansatz zur Dokumentenverarbeitung , TechCrunch.
- Wir haben einen exklusiven Einblick in die Präsentation erhalten, mit der das KI-Startup Hypatos 11 Millionen Dollar eingesammelt hat , Business Insider.
Neueste Artikel von Cem
AI-Videopreise: Vergleichen Sie Synthesia und Invideo AI
Die Preise für KI-Videotools können je nach Plattform stark variieren. Faktoren wie Ausgabequalität, Anpassungsmöglichkeiten und Funktionen beeinflussen die Preisgestaltung. Da immer mehr Unternehmen und Kreative KI für eine effiziente Videoproduktion nutzen, ist es unerlässlich, diese Preismodelle zu verstehen. Tauchen Sie ein in unseren detaillierten Vergleich der führenden KI-Videotools und erfahren Sie, was die einzelnen Dienste jeweils bieten.
Arten von Virtual Reality und Anwendungsfälle im Jahr 2026
75 % der Industrieunternehmen, die großflächige Virtual-Reality- (VR) und Augmented-Reality-Lösungen (AR) implementieren, berichten von einer Steigerung der betrieblichen Effizienz um 10 %. Da die Fortune-500-Unternehmen diese Technologien mittlerweile mit über 75 % einsetzen, haben sie sich von experimentellen Pilotprojekten zu einer unverzichtbaren Unternehmensinfrastruktur entwickelt.
Geonode Proxies 2026: Preise und Leistung
Wir haben Geonode und seine wichtigsten Konkurrenten, darunter Bright Data, Decodo, Webshare und Oxylabs, verglichen. Entscheiden Sie anhand der Funktionen und Preise, ob Geonode die passende Lösung für Ihre spezifischen Proxy-Anwendungsfälle ist. Vergleich der Geonode-Alternativen. Geonode im Überblick. Geonode ist auf Residential-Proxys und Datacenter-Proxys spezialisiert. Der Proxy-Dienstleister bietet zwei Paketarten für Residential-Proxys an: unbegrenzt und nutzungsbasiert.
25 Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen mit Beispielen
Die Gesundheitssysteme stehen aufgrund steigender Patientendatenmengen und der zunehmenden Nachfrage nach personalisierter Versorgung unter wachsendem Druck. Anwendungen von KI im Gesundheitswesen haben sich als vielversprechende Lösung für diese Herausforderungen erwiesen, indem sie Prozesse optimieren, die diagnostische Genauigkeit erhöhen und die Behandlungsergebnisse verbessern. Eine aktuelle Studie zeigt, dass hybride Teams aus menschlichen Klinikern und KI-Systemen präzisere Ergebnisse erzielen.
Die 11 wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele für KI in der Mode
Angesichts kreativer Engpässe, ineffizienter Lieferketten und steigender Kundenerwartungen suchen Modemarken nach intelligenteren Lösungen. McKinsey schätzt, dass generative KI die Betriebsgewinne in der Mode-, Bekleidungs- und Luxusbranche bis 2028 um bis zu 275 Milliarden US-Dollar steigern könnte. Entdecken Sie die elf wichtigsten Anwendungsfälle von KI in der Modebranche, die Modemarken helfen, Kosten zu senken.
Top 20 Unternehmen für Täuschungstechnologie
Täuschungstechnologie setzt gefälschte Systeme ein, um Angreifer aufzuspüren, die die Perimeterverteidigung umgangen haben. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um Cyberangriffe zu erkennen und zu isolieren, bevor sie die eigentlichen Systeme der Organisation erreichen. Wir stellen die 20 führenden Anbieter von Täuschungstechnologie vor.
Zentralisierung des Zugriffs auf KI-Tools mit dem MCP-Gateway
Wir werden die Entwicklung der KI-Tool-Integration erläutern, das Model Context Protocol (MCP) erklären und aufzeigen, warum MCP allein noch nicht produktionsreif ist. Anschließend untersuchen wir reale Gateway-Implementierungen zur Anbindung von KI-Agenten an externe Tools. OpenAI-kompatible und schlanke MCP-Gateways wurden entwickelt, um Agenten und KI-Clients den einfachen Zugriff auf MCP-Tools zu ermöglichen.
Die 16 wichtigsten UEBA-Anwendungsfälle für heutige SOCs im Jahr 2026
Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie Web-Gateways, Firewalls, Intrusion-Prevention-Systeme (IPS) und VPNs reichen nicht mehr aus, um moderne Cyberangriffe abzuwehren. Angreifer nutzen routinemäßig gültige Zugangsdaten, die von regelbasierten Systemen nicht erkannt werden. UEBA-Systeme schließen diese Lücke, indem sie neben menschlichen Nutzern auch Nicht-Benutzer-Entitäten überwachen und mithilfe von maschinellem Lernen Verhaltensmuster festlegen und Abweichungen erkennen.
Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für NGFW mit Fallstudien
Der Markt für Next-Generation-Firewalls (NGFWs) wächst rasant. Für den Zeitraum von 2023 bis 2028 wird ein jährliches Wachstum von rund 11 % erwartet, was einem Anstieg von 5 Milliarden US-Dollar auf 8,6 Milliarden US-Dollar entspricht. Da Unternehmen nach fortschrittlichen Sicherheitslösungen suchen, um den sich ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungen zu begegnen, werden NGFWs immer wichtiger. Dieser Artikel untersucht die fünf wichtigsten Anwendungsfälle für NGFWs und beleuchtet deren Vorteile.
Die 6 besten Datenerfassungsmethoden für KI und maschinelles Lernen
Während einige Unternehmen auf KI-Datenerfassungsdienste setzen, sammeln andere ihre Daten mithilfe von Web-Scraping-Tools oder anderen Methoden. Hier sind die 6 wichtigsten KI-Datenerfassungsmethoden und -techniken für präzise Daten in Ihren KI-Projekten: Überblick über KI-Datenerfassungsmethoden: 1.
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.