Dienstleistungen
Jetzt kontaktieren
Sıla Ermut

Sıla Ermut

Branchenanalyst
73 Artikel
Bleiben Sie über B2B-Technologie auf dem Laufenden

Sıla ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos.

Forschungsschwerpunkte

Sılas Forschungsschwerpunkte umfassen E-Mail-Marketing, E-Commerce-Marketingkampagnen und Marketingautomatisierung. Sie ist außerdem Teil des AIMultiple-Projekts zur E-Mail-Zustellbarkeits-Benchmark-Analyse. In Zusammenarbeit mit dem Technologie-Team von AIMultiple entwickelt und implementiert sie Benchmarks zur E-Mail-Zustellbarkeit.

Berufserfahrung

Sıla arbeitete zuvor als Personalvermittlerin und war in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig.

Ausbildung

Sie hält:
  • Bachelor of Arts-Abschluss in Internationalen Beziehungen von der Bilkent-Universität.
  • Master of Science-Abschluss in Sozialpsychologie von der Başkent-Universität.
Ihre Masterarbeit befasste sich mit ethischen und psychologischen Bedenken im Zusammenhang mit KI. Sie untersuchte den Zusammenhang zwischen KI-Nutzung, Einstellungen zu KI und existenziellen Ängsten bei unterschiedlichen Nutzungsintensitäten von KI.

Neueste Artikel von Sıla

UnternehmenssoftwareJun 16

Die 20 besten ITSM-Fallstudien

Der Einsatz von IT-Servicemanagement-Tools (ITSM) ist für Unternehmen, die ihre IT-Abläufe effizienter gestalten und die Servicebereitstellung verbessern möchten, unerlässlich. Entdecken Sie ITSM-Fallstudien aus verschiedenen Branchen wie Bildung, Fertigung, Transport und Telekommunikation und erfahren Sie, wie Unternehmen ITSM-Lösungen genutzt haben, um Herausforderungen im Servicemanagement zu meistern, die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

UnternehmenssoftwareJun 16

Preisvergleich für IT-Asset-Management (ITAM)

Die Wahl der richtigen IT-Asset-Management-Lösung (ITAM) ist entscheidend, um Kosten zu kontrollieren, Risiken zu minimieren und vollständige Transparenz über Ihre IT-Infrastruktur zu gewinnen. Dieser Vergleich richtet sich an IT-Manager, Einkaufsteams und KMU und zeigt auf, wie verschiedene Preismodelle und Funktionsumfänge den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht werden.

UnternehmenssoftwareJun 16

Preise der Top 5 IT-Servicemanagement (ITSM)-Software

IT-Servicemanagement-Tools (ITSM), die Incident-, Problem-, Change- und Wissensdatenbankmanagement unterstützen, bieten verschiedene Preismodelle. Hier finden Sie Preisinformationen der fünf führenden Anbieter sowie einen Funktionsleitfaden für kleine und mittelständische Unternehmen. ITSM-Preisvergleich: Hinweis: Die Preisinformationen stammen von den Anbieter-Websites.

KIJun 16

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.

KIJun 16

17 Anwendungsfälle für generative KI im Gesundheitswesen

Gesundheitssysteme sehen sich mit steigenden Datenmengen, Personalmangel und wachsenden Erwartungen an personalisierte Versorgung konfrontiert. Generative KI entwickelt sich zu einer Schlüssellösung, indem sie unstrukturierte medizinische Daten wie klinische Notizen, Bildgebungsbefunde und Patientenakten zu Erkenntnissen für Ärzte und Verwaltungsmitarbeiter zusammenführt.

KIJun 16

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.

KIJun 15

20 Strategien zur Verbesserung von KI & Beispiele

KI-Modelle müssen kontinuierlich verbessert werden, da sich Daten, Nutzerverhalten und reale Bedingungen stetig weiterentwickeln. Selbst leistungsstarke Modelle können mit der Zeit an Genauigkeit verlieren, wenn die erlernten Muster nicht mehr zu den aktuellen Eingaben passen. Dies führt zu geringerer Genauigkeit und unzuverlässigen Vorhersagen. Änderungen von Vorschriften, Produktanforderungen oder Kundenerwartungen können zudem neue Einschränkungen mit sich bringen, die bestehende Modelle nicht berücksichtigt haben.

KIJun 15

KI-gestützte Bildbearbeitung für den E-Commerce: GPT Images & Nano Banana

KI-gestützte Bildbearbeitungstools analysieren und optimieren automatisch Produktfotos. So können Online-Händler die Qualität verbessern, Hintergründe entfernen oder Details mit minimalem Aufwand anpassen. Wir haben die sieben besten KI-Bildbearbeitungstools anhand von 20 Bildern und 20 Aufgabenstellungen in fünf Dimensionen getestet: Anpassungsfähigkeit an die Aufgabenstellung, Realismus, Schatten, Farbwiedergabe und Bildqualität.

KIJun 15

KI-Bilddetektor-Benchmark

Da synthetische Bilder immer realistischer und zugänglicher werden, ist ihre Erkennung zu einem entscheidenden Faktor für die Einhaltung ethischer Richtlinien für generative KI, die Bekämpfung von Fehlinformationen und die Gewährleistung der Bildauthentizität geworden. Wir haben die sieben besten KI-Bilderkennungssysteme in fünf Dimensionen verglichen und festgestellt, dass die meisten nicht besser abschneiden als ein Münzwurf.

KIJun 15

Top 5 KI-Leitplanken: Gewichte und Voreinstellungen & NVIDIA NeMo

Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse steigt auch der Einfluss von Sicherheitslücken. Fast alle KI-bezogenen Sicherheitsvorfälle ereigneten sich in Umgebungen ohne angemessene Zugriffskontrollen, was die Risiken schlecht gesteuerter KI-Implementierungen unterstreicht. KI-Leitplanken schließen diese Lücke, indem sie klare Grenzen für die KI-Nutzung definieren, die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und die Verantwortlichkeit unterstützen und eine verantwortungsvolle, langfristige Einführung ermöglichen.