Cem Dilmegani
Experiencia profesional y logros
A lo largo de su trayectoria profesional, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Dirigió la estrategia y las adquisiciones tecnológicas de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de Hypatos, una empresa de tecnología avanzada que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. [6], [7]Intereses de investigación
El trabajo de Cem se centra en cómo las empresas pueden aprovechar las nuevas tecnologías en IA, IA con agentes, ciberseguridad (incluida la seguridad de redes y aplicaciones) y datos, incluidos los datos web. Su experiencia práctica en software empresarial contribuye a su trabajo. Otros analistas de la industria de IA y el equipo técnico apoyan a Cem en el diseño, la ejecución y la evaluación de pruebas comparativas.Educación
Se graduó como ingeniero informático en la Universidad de Bogazici en 2007. Durante su carrera de ingeniería, estudió aprendizaje automático en una época en la que se le conocía comúnmente como "minería de datos" y la mayoría de las redes neuronales tenían pocas capas ocultas. Obtuvo un MBA en la Escuela de Negocios de Columbia en 2012. Cem habla inglés y turco con fluidez. Tiene un nivel avanzado de alemán y un nivel básico de francés.Publicaciones externas
- Cem Dilmegani, Banca post-IA: Millones de empleos en riesgo a medida que los bancos automatizan sus funciones principales . International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz y Martin Lundqvist (1 de diciembre de 2014). Digitalización del sector público: El desafío del billón de dólares , McKinsey & Company.
Presentaciones en medios de comunicación, conferencias y otros eventos.
- Respuestas a las preguntas de Korea24 sobre la pérdida de empleos debido a la IA, Korea24
- Bienes raíces y tecnología , presentado por el Centro Wilbur F. Breslin de Estudios Inmobiliarios de la Universidad de Hofstra y la Escuela de Negocios Frank G. Zarb en 2023 y 2024.
- Sesión de Radar AI (22 de junio de 2023): "Aumentando el impacto de la ciencia de datos con ChatGPT".
- Encuentro de IA generativa en Atlanta: Inteligencia artificial generativa para la tecnología empresarial .
Fuentes
- Por qué Microsoft, IBM y Google están intensificando sus esfuerzos en materia de ética de la IA , Business Insider.
- Microsoft invierte mil millones de dólares en OpenAI para desarrollar una inteligencia artificial más inteligente que nosotros , según informa el Washington Post.
- Potenciando el liderazgo en IA: Kit de herramientas de IA para la alta dirección , Foro Económico Mundial.
- Resultados en ciencia, investigación e innovación de la UE , Comisión Europea.
- La inversión de 200.000 millones de euros de la UE en IA inyecta capital en los centros de datos, pero el mercado de chips sigue siendo un reto , según IT Brew.
- Hypatos recibe 11,8 millones de dólares por un enfoque de aprendizaje profundo para el procesamiento de documentos , según TechCrunch.
- Business Insider nos ofrece un vistazo exclusivo a la presentación que la startup de IA Hypatos utilizó para recaudar 11 millones de dólares .
Últimos artículos de Cem
Entornos de aprendizaje por refuerzo: la infraestructura detrás de la IA agenica
Los entornos de aprendizaje por refuerzo son entornos controlados donde los agentes de IA realizan acciones, observan los resultados y reciben retroalimentación. Su utilidad aumenta a medida que los modelos pasan de respuestas puntuales a procesos de varios pasos en programación, tareas de navegador, atención al cliente y software empresarial. Empresas de entornos de aprendizaje por refuerzo: Algunas empresas venden entornos personalizados para programación, finanzas, flujos de trabajo empresariales o tareas informáticas.
Extracción de datos financieros sin código: herramientas y consejos de cumplimiento
Si bien los proveedores oficiales de datos financieros ofrecen API, estas suelen tener un alcance, acceso o flexibilidad limitados para necesidades de datos en tiempo real o específicos.
Motores de inferencia LLM: vLLM vs LMDemploy vs SGLang
Realizamos pruebas comparativas de 3 motores de inferencia LLM líderes en NVIDIA H100: vLLM, LMDeploy y SGLang. Cada motor procesó cargas de trabajo idénticas: 1000 solicitudes ShareGPT utilizando Llama 3.1 8B-Instruct para aislar el verdadero impacto en el rendimiento de sus elecciones arquitectónicas y estrategias de optimización.
Las 5 mejores herramientas de monitorización de bases de datos de código abierto
Las herramientas comerciales de monitorización de bases de datos suelen prometer interfaces pulidas y soporte empresarial especializado. Las soluciones de código abierto se eligen cada vez más por su transparencia, rentabilidad, desarrollo impulsado por la comunidad y flexibilidad.
LCM: De la tokenización LLM a la representación a nivel de concepto
Los modelos conceptuales grandes (MCG), introducidos por Meta en su trabajo sobre “Modelos Conceptuales Grandes”, representan un cambio fundamental de la predicción basada en tokens a la representación a nivel conceptual.
Comparación de los modelos de lenguaje visual con el reconocimiento de imágenes.
¿Pueden los modelos avanzados de lenguaje de visión (VLM) reemplazar a los modelos tradicionales de reconocimiento de imágenes? Para averiguarlo, evaluamos 16 modelos líderes en tres paradigmas: CNN tradicionales (ResNet, EfficientNet), VLM (como GPT-4.1, Gemini 2.5) y API en la nube (AWS, Google, Azure).
MCP Benchmark: Los mejores servidores MCP para acceso web
Realizamos pruebas de rendimiento en 8 servidores MCP en tareas de búsqueda y extracción web, así como en tareas de automatización de navegadores, ejecutando 4 tareas diferentes 5 veces en todos los MCP adecuados. También realizamos una prueba de carga con 250 agentes de IA concurrentes.
Base de datos de vectores principal para RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
Las bases de datos vectoriales impulsan la capa de recuperación en los flujos de trabajo RAG al almacenar incrustaciones de documentos y consultas como vectores de alta dimensión. Permiten búsquedas rápidas de similitud basadas en distancias vectoriales. Realizamos una evaluación comparativa de seis proveedores de bases de datos vectoriales, centrándonos en sus estructuras de precios y rendimiento: Comparación de bases de datos vectoriales: Precios y rendimiento.
Las 125 mejores aplicaciones de IA generativa
Basándonos en nuestro análisis de más de 30 estudios de caso y 10 comparativas, donde probamos y comparamos más de 40 productos, identificamos 125 casos de uso de IA generativa en las siguientes categorías: Para otras aplicaciones de IA para consultas con una única respuesta correcta (por ejemplo, predicción o clasificación), consulte las aplicaciones de IA.
Los 10 principales competidores y alternativas a Sophos
Sophos es un actor popular en los mercados de software DLP y ciberseguridad. Sin embargo, nuestro análisis identificó algunas deficiencias en sus productos. Basándonos en nuestra comparativa de los 6 mejores productos DLP, identificamos a los principales competidores de Sophos para ayudar a las empresas a encontrar el mejor software DLP.
Boletín informativo de AIMultiple
Reciba un correo electrónico gratuito a la semana con las últimas noticias tecnológicas B2B y análisis de expertos para impulsar su empresa.