Cem Dilmegani
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Berufserfahrung & Erfolge
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen. [6], [7]
Forschungsinteressen
Cems Arbeit konzentriert sich auf Enterprise-KI und -Software.Cems praktische Erfahrung mit Unternehmenssoftware trägt zu seiner Arbeit bei. Weitere AIMultiple-Branchenanalysten und das Tech-Team unterstützen Cem beim Entwerfen, Durchführen und Bewerten von Benchmarks.
Ausbildung
Er schloss 2007 sein Studium als Computeringenieur an der Bogazici University ab. Während seines Ingenieurstudiums studierte er maschinelles Lernen zu einer Zeit, als es allgemein als "Data Mining" bezeichnet wurde und die meisten neuronalen Netze nur wenige verborgene Schichten hatten.Er hat einen MBA-Abschluss von der Columbia Business School aus dem Jahr 2012.
Cem spricht fließend Englisch und Türkisch. Er verfügt über fortgeschrittene Deutschkenntnisse und Grundkenntnisse in Französisch.
Externe Veröffentlichungen
- Cem Dilmegani, Post-AI-Banking: Millionen Arbeitsplätze 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, Konferenzen & andere Veranstaltungspräsentationen
- Gast bei American Variety Radio und Beantwortung der Fragen von Court Lewis zu AGI am 25. April 2026.
- Beantwortung der Fragen von Korea24 zu Arbeitsplatzverlusten durch KI am 5. November 2025. Aufzeichnung verfügbar unter: 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 Data-Science-Wirkung mit ChatGPT".
- Generative AI Atlanta Meetup: Generative KI für Unternehmenstechnologie.
Quellen
- Warum Microsoft, IBM und Google ihre Anstrengungen im Bereich KI-Ethik verstärken, Business Insider.
- Microsoft investiert 1 Milliarde Dollar in OpenAI, um künstliche Intelligenz zu verfolgen, die intelligenter ist als wir, Washington Post.
- KI-Führung stärken: KI-C-Suite-Toolkit, World Economic Forum.
- Wissenschafts-, Forschungs- und Innovationsleistung der EU, European Commission.
- EU-Investition von 200 Milliarden Euro in KI pumpt Geld in Rechenzentren, aber 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 das Pitch-Deck erhalten, mit dem das KI-Startup Hypatos 11 Millionen Dollar einwarb, Business Insider.
Neueste Artikel von Cem
Top 3 Prolific-Alternativen
Wir haben die Top-Alternativen zu Prolific analysiert, indem wir Teilnehmerbewertungen, Crowd-Größe, Zahlungsbedingungen und verifizierte Plattformdaten verglichen haben. Die richtige Alternative hängt davon ab, ob Sie ein Worker auf der Suche nach Aufgaben oder ein Forschungsauftraggeber auf der Suche nach Daten sind – die Kompromisse unterscheiden sich erheblich zwischen den beiden. Dieser Abschnitt vergleicht die Alternativen…
Top 15 Datenerfassungsdienste
Ob Sie von Menschen gesammelte Datensätze, umfangreiche Webdaten oder Markteinblicke benötigen – sehen Sie sich die folgenden Optionen an, um die richtige Datenquelle für Ihr Projekt zu finden. Trotz der Effizienz der Webdatenerfassung und der synthetischen Datengenerierung bleiben von Menschen erzeugte Daten für die KI-Entwicklung unerlässlich. Hier vergleichen wir die führenden 12 Datenerfassungsdienste und Datenpartner,…
Beste Alternativen zu Amazon Mechanical Turk
Unsere Analyse untersucht einige Nachteile der Nutzung von Amazon Mechanical Turk (MTurk), einer beliebten Plattform für KI-Datenerfassung und Marktforschung. Sie vergleicht außerdem die wichtigsten Alternativen zu Amazon Mechanical Turk. Leser lassen sich in drei Kategorien einteilen. Wählen Sie Ihre Kategorie aus, um die relevantesten Alternativen zu sehen: * Die Daten wurden von Bewertungsplattformen wie Trustpilot…
Top 6 Datenerfassungsmethoden für KI und maschinelles Lernen
Während einige Unternehmen auf KI-Datenerfassungsdienste zurückgreifen, sammeln andere ihre Daten mithilfe von Scraping-Tools oder anderen Methoden. Sehen Sie die 6 wichtigsten KI-Datenerfassungsmethoden und -techniken, um Ihre KI-Projekte mit präzisen Daten zu versorgen: Daten-Crowdsourcing umfasst die Zuweisung von Datenerfassungsaufgaben an die Öffentlichkeit, die Bereitstellung von Anweisungen und die Schaffung einer Plattform für den Austausch. Unternehmen können…
20+ KI-Agenten-Builder: Microsoft, CrewAI, LangGraph und mehr
Nach der Durchsicht der Dokumentation und mehreren Stunden Test dieser KI-Agenten-Builder haben wir eine Liste der besten Open-Source-Frameworks und Low-Code-/No-Code-Plattformen zusammengestellt. Um die Anwendungsfälle von KI-Agenten-Buildern zu veranschaulichen, haben wir ein Tutorial zum Erstellen eines Produktexperten-Agenten mit CrewAI bereitgestellt. Low-Code-/No-Code-Plattformen mit vorgefertigten Tools eignen sich am besten für Automatisierungsaufgaben von Unternehmensworkflows und eine schnelle Bereitstellung.…
WLA-Migration: Best Practices & Anbieteransätze
67 % der Unternehmen stellen auf funktionalere Workload-Automation-Tools um, da die richtige Wahl die Betriebseffizienz um 56 % verbessern und die Kosten um 39 % senken kann, so der State of IT Automation Report.1 Entdecken Sie die Migration von Workload Automation (WLA), Best Practices, worauf zu achten ist, und die unterschiedlichen Ansätze verschiedener Anbieter. Die WLA (Workload Automation)-Migration…
Azure Logic Apps: 10 Praxisnahe Anwendungsfälle
Unternehmen stehen vor Integrationsherausforderungen zwischen Legacy- und Cloud-Systemen. Azure Logic Apps bietet eine integrierte Plattform für KI-gesteuerte Automatisierung und intelligente Orchestrierung, einschließlich Multi-Agenten-Workflows und Anbindung an Azure KI-Dienste wie den Foundry Agent Service. Da Azure Logic Apps verschiedene Dienste bietet, können Benutzer verwirrt sein, welchen sie wann verwenden sollen. Wir untersuchen die Funktionalitäten und Vorteile…
Redwood SAP-Partnerschaft: Clean-Core-Unterstützung für SAP
Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Automatisierung hat Redwood eng mit SAP zusammengearbeitet, um eine breite Palette von Automatisierungsinitiativen für Unternehmen zu unterstützen. Die Redwood-SAP-Partnerschaft hat zahlreiche Automatisierungsprojekte für Unternehmen unterstützt. Informieren Sie sich über die Dienste, die SAP-Nutzer über Redwood nutzen können, die Geschichte dieser Partnerschaft und die Dynamik ihrer Zusammenarbeit. Redwood bietet…
Top 10 VisualCron-Alternativen
VisualCron zeichnet sich durch seine Windows-basierten Job-Scheduling-Fähigkeiten aus. Allerdings haben wir bei unserer Bewertung von VisualCron festgestellt, dass sein Windows-Fokus für Unternehmen mit komplexen IT-Szenarien und hybriden Cloud-Anforderungen möglicherweise unzureichend ist. Wir haben die Top-Alternativen zu VisualCron anhand der Funktionen, Preise und Marktpräsenz-Metriken führender Lösungen ausgewählt. Sehen Sie unsere Begründung für die Auswahl jedes Tools,…
Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools
Machine Learning Operations (MLOps) bringt DevOps-Prinzipien in das maschinelle Lernen, von der Modellbereitstellung bis zur Wartung, um Übergänge zwischen Trainings- und Bereitstellungs-Pipelines zu automatisieren Entdecken Sie 45+ MLOps-Tools für verschiedene Komponenten des ML-Lebenszyklus, wie zum Beispiel: 63 % der Organisationen aus verschiedenen Sektoren und 72 % im Technologiesektor gaben an, Open-Source-KI-Tools zu verwenden, während über drei Viertel…
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.