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
RPA-Preise im Vergleich führender Anbieter
Wir haben die Preisgestaltung führender RPA-Anbieter im Detail überprüft, um die niedrigsten Lizenzgebühren von RPA-Anbietern zu ermitteln: Sehen Sie die Lizenzkosten marktführender Lösungen für verschiedene Szenarien mit unterschiedlicher Anzahl und Art von Lizenzen: Hinweis: Wir stützen Preisschätzungen auf öffentliche, überprüfbare Daten. Daher sind nicht veröffentlichte Mengenrabatte oben nicht enthalten. Falls ein Preis nicht verfügbar war,…
Top 12 KI-Avatar-Generierungstools
Bei der Auswahl des richtigen KI-Avatar-Generierungstools können Unternehmen folgende Komponenten berücksichtigen: Wir haben 7 KI-Avatar-Generierungstools getestet und ihre visuellen (Auflösung und Exportfähigkeiten) und sprachlichen (Anzahl der unterstützten Sprachen und Verfügbarkeit von Voice Cloning) Funktionen sowie ihre Preispläne verglichen. Wir haben uns für die free-Testversion oder die free-Pläne der 7 führenden KI-Avatar-Tools angemeldet: Cara-4, Creatify, D-ID,…
Top 7 MOVEit-Alternativen
Wir haben die führenden Alternativen zu MOVEit auf dem sicheren Dateitransfer Markt geprüft und dabei Protokollunterstützung, verifizierte Produktfunktionen und Nutzerbewertungen berücksichtigt. * Die Bewertungen basieren auf Capterra, Gartner und G2. Die Anbieter sind entsprechend ihrer Bewertungen aufgelistet. ** Die Anzahl der Mitarbeiter stammt aus den LinkedIn-Seiten der Unternehmen. Für die gemeinsamen Funktionen der oben genannten…
Die besten 50+ Open-Source-KI-Agenten im Überblick
Jeder baut KI-Agenten, daher haben wir nach praktischen Tests mit beliebten KI-Codierungsagenten, KI-Agenten-Entwicklertools und Werkzeugnutzungs-Benchmarks, um deren reale Fähigkeiten zu bewerten, eine sorgfältig zusammengestellte Liste der bester 50+ Open-Source-KI-Agenten erstellt. Klicken Sie auf die Kategorieüberschriften, um direkt zu unseren Top-Auswahlen zu gelangen: Agenten-Entwicklung und Infrastruktur Branchenspezifische Agentenanwendungen Ein KI-Agent ist mehr als nur ein LLM…
Top 7+ Hybrid-Cloud-Job-Scheduler
Unternehmen sollten sowohl die Cloud als auch On-Premises-Systeme nutzen, um unterschiedliche Anforderungen an Datenspeicherung und Rechenleistung zu erfüllen. Entdecken Sie Workload-Automation-Lösungen für die Hybrid-Cloud-Automatisierung und folgen Sie den Links zu den Anbietern für unsere Begründung: *Bewertungen basieren auf B2B-Nutzerbewertungsplattformen. Die Anbieter werden nach ihren Bewertungen und Rezensionen rangiert, mit Ausnahme von ActiveBatch und RunMyJobs, da…
Top 5 SAP BTP Automatisierungsplattformen
SAP BTP vereint Daten und Analysen, KI, Anwendungsentwicklung, Automatisierung und Integration in einer einheitlichen Umgebung. Es ist eine Plattform, die für SAP-Anwendungen in der Cloud optimiert ist. Die Plattform ist in ihrer Reichweite bedeutend, da SAP-Kunden 87 % des gesamten globalen Handels ausmachen. Folgen Sie den Links, um Vorteile und Fallstudien der Top-5-Automatisierungssoftware im SAP-BTP-Ökosystem zu…
Top 10+ SAP-Workload-Automatisierungstools
Laut SAP Corporate Fact Sheet nutzen 99 der Top 100 globalen Organisationen die ERP-Software von SAP, was 87 % des weltweiten Handels ausmacht. Viele dieser Unternehmen betreiben neben SAP auch Nicht-SAP-Systeme. SAP-Workload-Automationstools lösen dieses Problem, indem sie Aufgaben wie Batch-Jobs, Datenübertragungen, Berichterstellung und systemübergreifende Workflows automatisieren. Folgen Sie den nachstehenden Links, um die Vorteile und Fallstudien…
Top 7 Open-Source-RPA-Tools
Open-Source-RPA (Robotic Process Automation) kann auch in Zukunft eine wichtige Rolle in der Automatisierung spielen. Ihre Hauptvorteile sind Transparenz, Flexibilität und das Fehlen von Lizenzkosten. Im Folgenden listen wir sechs Open-Source-RPA-Tool-Optionen auf und verlinken auf ihren Quellcode. Wir vergleichen sieben Open-Source-RPA-Tools hinsichtlich Lizenz, Sprache, Plattform und Wartungsstatus, mit Benchmark-Ergebnissen aus einem Live-E-Mail-Automatisierungsszenario. Open-Source-RPA-Lösungen werden als…
Generative KI-Ethik: Wie man sie verwaltet
Generative KI wirft wichtige Fragen darüber auf, wie Wissen geteilt und vertraut wird. Britannica hat beispielsweise eine Klage gegen Perplexity eingereicht und behauptet, das Unternehmen habe menschlich verifizierte Inhalte von Britannica illegal und wissentlich kopiert und seine Markenrechte ohne Erlaubnis missbraucht. Erfahren Sie, was ethische Bedenken bei der generativen KI sind und welche bewährten Methoden…
Empfehlungssysteme: Anwendungen und Beispiele
Wir haben die Haupttypen von Empfehlungssystemen, Schlüsselkonzepte und reale Anwendungen untersucht und LightFM, Cornac BPR und TensorFlow Recommenders anhand von AUC, Precision@10 und Recall@10 bewertet. Diese Bibliotheken implementieren Algorithmen des maschinellen Lernens, um Trainingsdaten zu verarbeiten und personalisierte Empfehlungen mithilfe kollaborativer oder inhaltsbasierter Filtertechniken zu generieren. Darüber hinaus implementieren diese Bibliotheken Modelle des maschinellen Lernens,…
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.