Sıla Ermut
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.
Neueste Artikel von Sıla
Agentische KI im ITSM: 10 Anwendungsfälle und Beispiele
Agentische KI im ITSM markiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre IT-Operationen und Servicebereitstellung managen. Anstatt auf statische Automatisierung oder vordefinierte Workflows zu setzen, ermöglicht agentische KI kontextbezogenes Denken und lässt KI-Agenten autonom in IT-Umgebungen agieren.
Vergleichen Sie die KI-Umsätze über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg.
Der KI-Markt expandierte rasant über alle vier Ebenen hinweg (Daten, Rechenleistung, Modelle und Anwendungen). So stiegen beispielsweise die Umsätze von NVIDIA im Rechenzentrumsbereich innerhalb eines Jahres von 47,5 Mrd. US-Dollar auf 115,2 Mrd. US-Dollar; OpenAI erreichte einen Jahresumsatz von rund 13 Mrd. US-Dollar; und Anthropic näherte sich 7 Mrd. US-Dollar an wiederkehrenden Umsätzen (ARR). Wir haben Umsatzdaten von über 100 KI-Unternehmen analysiert.
Ethik generativer KI: Wie man sie handhabt
Generative KI wirft wichtige Fragen hinsichtlich der Wissensvermittlung und des Vertrauens in bestehende Systeme auf. Britannica beispielsweise reichte Klage gegen Perplexity ein, da das Unternehmen angeblich illegal und wissentlich von Britannica geprüfte Inhalte kopiert und Markenrechte ohne Genehmigung missbraucht habe. Erfahren Sie mehr über die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI und bewährte Verfahren zu deren Bewältigung. 1.
KI im Vertrieb: 15 Anwendungsfälle & Beispiele
Künstliche Intelligenz (KI) kann Vertriebsprozesse von der Leadgenerierung bis zur Absatzprognose optimieren und Unternehmen helfen, niedrige Konversionsraten und lange Verkaufszyklen zu überwinden.
Publikumssimulation: Können Lernmanagementsysteme menschliches Verhalten vorhersagen?
Im Marketing ist die Bewertung der Genauigkeit von LLMs (Level Models) bei der Vorhersage menschlichen Verhaltens entscheidend, um ihre Effektivität bei der Antizipation von Zielgruppenbedürfnissen zu beurteilen und Risiken wie Fehlausrichtung, ineffektive Kommunikation oder unbeabsichtigte Beeinflussung zu erkennen. Die Zielgruppensimulation mit LLMs ermöglicht die Modellierung virtueller Zielgruppen und hilft Unternehmen, Reaktionen auf Inhalte oder Produkte vorherzusehen, ohne auf kostspielige Umfragen oder Fokusgruppen angewiesen zu sein.
Vergleich der Fernsteuerungssoftware: NinjaOne & Acronis
Wir haben die drei führenden Fernsteuerungs-Softwarelösungen (auch Fernzugriffssoftware genannt) getestet, um die Benutzeroberfläche, die Fernsteuerungsqualität, die Protokolle und die besonderen Funktionen zu bewerten: Stärken und Schwächen basierend auf unseren Beobachtungen. Für jedes der in diesem Benchmark getesteten Tools muss ein Agent installiert werden.
KI-Wissenschaftler: Die Zukunft der wissenschaftlichen Entdeckung automatisieren
KI-Wissenschaftler stellen einen bedeutenden Fortschritt hin zu vollautomatisierter wissenschaftlicher Forschung dar, mit dem Ziel, den gesamten Forschungsprozess selbstständig durchzuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden können diese automatisierten Labore Forschungsprozesse beschleunigen, indem sie Hypothesen generieren, Experimente entwerfen und durchführen, Ergebnisse interpretieren und Erkenntnisse kommunizieren. Durch die Kombination von großen Sprachmodellen, maschinellem Lernen und Robotik kann ein KI-Wissenschaftler iterativ vorgehen.
MSP-Automatisierung: Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Managed Service Provider (MSPs) bewältigen eine ständige operative Last, darunter Ticketmanagement, Patch-Management, Onboarding, Alarmüberwachung, Rechnungsabgleich und Dokumentationsaktualisierungen. Diese Aufgaben sind notwendig, aber zeitaufwändig. Automatisierung verändert dies grundlegend, indem sie den manuellen Arbeitsaufwand und das Risiko menschlicher Fehler reduziert, proaktive Reaktionen durch kontinuierliche Systemüberwachung ermöglicht und Reaktionszeiten sowie Konsistenz für alle Kunden verbessert.
Die 20 wichtigsten Prognosen von Experten zum Arbeitsplatzverlust im KI-Sektor
Als McKinsey-Berater habe ich Unternehmen zehn Jahre lang bei der Einführung neuer Technologien unterstützt. Meine Kurzantworten zum Thema KI-bedingter Arbeitsplatzverlust: Prognosen zum KI-bedingten Arbeitsplatzverlust. Hinweis: Die Größe der Diagramme korreliert mit der Höhe der prognostizierten Arbeitsplatzverluste. Die in unserer Analyse genannten Prozentsätze basieren auf Annahmen zum allgemeinen Arbeitsplatzabbau.
Vergleich der Modelle mit großer Sicht: GPT-4o vs YOLOv8n
Große Bildverarbeitungsmodelle (LVMs) können visuelle Aufgaben wie Fehlererkennung, medizinische Diagnostik und Umweltüberwachung automatisieren und verbessern. Wir haben drei Objekterkennungsmodelle – YOLOv8n, DETR und GPT-4o Vision – anhand von jeweils 1000 Bildern verglichen und dabei Metriken wie mAP@0,5, Inferenzgeschwindigkeit, FLOPs und Parameteranzahl gemessen. Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, wurden alle Bilder auf skaliert.
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.