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 5 Alternativen zu Tenable Nessus: Funktionen & Vergleich
Mehrere bemerkenswerte Optionen sind auf dem Markt für DAST und Tools zur Schwachstellenerkennung verfügbar. Wir haben die Top-Alternativen zu Tenable Nessus auf der Grundlage unserer Recherche und unseres DAST-Benchmarks ausgewählt. Folgen Sie den Links für die Begründung jeder Auswahl: Sehen Sie die Funktionen und Merkmale der Alternativen zu Tenable Nessus: *Das Ranking basiert auf den…
Top 8 Observability-Software mit Preisen einschließlich Solarwinds
Observability-Plattformen versprechen vollständige Transparenz über verteilte Systeme hinweg, aber die Auswahl der richtigen ist schwierig, wenn jeder Anbieter behauptet, alles zu können. Wir haben die Top-8-Observability-Softwareprodukte analysiert, indem wir ihre dokumentierten Funktionen, öffentlichen Preise, verifizierten Kundenbewertungen und Enterprise-Referenzfälle geprüft haben. Datadog führt den Observability-Markt mit rund 40-44 % Suchanteil im letzten Jahr an, eine Position, die…
RPA-Preise im Vergleich bei führenden Anbietern
Wir haben die führenden RPA-Preise im Detail überprüft, um die niedrigsten Lizenzgebühren der RPA-Anbieter zu ermitteln: Sehen Sie sich die Lizenzkosten der marktführenden Lösungen für verschiedene Szenarien mit unterschiedlicher Anzahl und Art von Lizenzen an: Hinweis: Die Preisschätzungen basieren auf öffentlichen, verifizierbaren Daten. Daher sind nicht veröffentlichte Mengenrabatte oben nicht enthalten. Wenn ein Preis nicht…
AIM Agentic-Web-Benchmark
Agenten stützen sich auf Webschnittstellen, um Aufgaben im Web zu erledigen. Um zu messen, wie die Wahl der Schnittstelle die Aufgabenerledigung beeinflusst, haben wir den AIM Agentic-Web-Benchmark erstellt und 3.500 Aufgaben versucht (100 Aufgaben über 7 Webschnittstellen in 5 Läufen abgeschlossen). Eine Bright Data-Schnittstelle führte in jedem Lauf. Die Bright Data-CLI holte 8 Aufgaben mehr…
Top 14 Netzwerkplanungstools: Hauptfunktionen & Vorteile
Netzwerkplanungstools helfen Unternehmen, die Leistung zu optimieren, Ressourcen effizient zu verwalten und skalierbare, zuverlässige Netzwerkdesigns für Wachstum und Stabilität sicherzustellen. Hier ist ein Überblick über die heute verfügbaren wertvollsten Tools, geordnet nach ihrer Hauptfunktion: Diese Lösungen werden hauptsächlich verwendet, um ein Netzwerk von Grund auf zu entwerfen, können aber auch genutzt werden, um ein bestehendes…
Große multimodale Modelle (LMMs) vs LLMs
Wir haben die Leistung großer multimodaler Modelle (LMMs) bei Aufgaben des finanziellen Denkens anhand eines sorgfältig ausgewählten Datensatzes bewertet. Durch die Analyse einer Teilmenge hochwertiger Finanzbeispiele bewerten wir die Fähigkeiten der Modelle, multimodale Daten im Finanzbereich zu verarbeiten und mit ihnen zu denken. Der Abschnitt zur Methodik bietet detaillierte Einblicke in den verwendeten Datensatz und…
Mobile KI-Agenten in 65 realen Aufgaben getestet
Wir haben 3 Tage damit verbracht, vier mobile KI-Agenten (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid und AppAgent) in 65 realen Aufgaben mit einem Android-Emulator zu benchmarken, wobei Anwendungen wie Kalenderverwaltung, Kontakterstellung, Fotoaufnahme, Audioaufzeichnung und Dateioperationen zum Einsatz kamen. Siehe die Benchmark-Ergebnisse einschließlich Leistungsvergleich in realen Aufgaben, Kosten und Ausführungszeiten: Höchste Erfolgsquote (43 %) mit hohen Kosten pro erfolgreicher Aufgabe…
Web-Scraping-Roadmap
Wir haben 10.000 Live-Domains und 100 Marktplätze mit Produkten von sechs Webdaten-Infrastrukturunternehmen gescraped. Wir haben diese Tools einem Benchmark unterzogen, um zu sehen, wie gut sie Enterprise-Webdaten-Anwendungsfälle bewältigen. Wir haben 4 führende Webdaten-Anbieter über die Top-10.000 Domains hinweg einem Benchmark unterzogen und insgesamt 260.000 Anfragen ausgeführt. Jeder Anbieter wurde mit mehreren Parallelitätsstufen getestet. Wir haben…
WLA-Migration: Best Practices & Anbieteransätze
67 % der Unternehmen stellen auf funktionalere Workload-Automation-Tools um, da die richtige Wahl die operative Effizienz 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), bewährte Vorgehensweisen, worauf zu achten ist, und die unterschiedlichen Ansätze verschiedener Anbieter. WLA (Workload Automation)…
KI-Agenten im Kundenservice im Vergleich
KI-Agenten auf Basis von großen Sprachmodellen (LLMs) können Kundenanfragen in natürlicher Sprache beantworten, Kontext interpretieren und menschenähnliche Antworten generieren. Diese Agenten können große Informationsmengen aus Quellen wie Wissensdatenbanken verarbeiten und synthetisieren. Wir haben vier KI-Agenten für den Kundenservice zusammengestellt: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant und Intercom Fin sowie weitere Beispiele für…
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.