Cem Dilmegani
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Experiencia profesional y logros
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología 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 tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider. [6], [7]
Intereses de investigación
El trabajo de Cem se centra en la IA empresarial y el software.La experiencia práctica de Cem en software empresarial contribuye a su trabajo. Otros analistas de la industria de AIMultiple y el equipo técnico apoyan a Cem en el diseño, la ejecución y la evaluación de benchmarks.
Educación
Se graduó como ingeniero informático en Bogazici University en 2007. Durante su carrera de ingeniería, estudió aprendizaje automático en una época en la que se solía llamar "minería de datos" y la mayoría de las redes neuronales tenían pocas capas ocultas.Tiene un MBA de Columbia Business School en 2012.
Cem domina el inglés y el turco. Tiene un nivel avanzado de alemán y un nivel principiante 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, conferencias y otros eventos
- Participó en American Variety Radio, respondiendo a las preguntas de Court Lewis sobre AGI el 25 de abril de 2026.
- Respondió a las preguntas de Korea24 sobre la pérdida de empleo debido a la IA el 5 de noviembre de 2025. La grabación está disponible en: Korea24
- Bienes raíces y tecnología, presentado por el Wilbur F. Breslin Center for Real Estate Studies de Hofstra University y la Frank G. Zarb School of Business en 2023 y 2024.
- Sesión de Radar AI (22 de junio de 2023): "Aumentar el impacto de la ciencia de datos con ChatGPT".
- Generative AI Atlanta meetup: IA generativa para tecnología empresarial.
Fuentes
- Por qué Microsoft, IBM y Google están intensificando sus esfuerzos en ética de la IA, Business Insider.
- Microsoft invierte 1.000 millones de dólares en OpenAI para perseguir una inteligencia artificial más inteligente que nosotros, Washington Post.
- Potenciar el liderazgo en IA: kit de herramientas de IA para la alta dirección, World Economic Forum.
- Rendimiento de la ciencia, la investigación y la innovación de la UE, European Commission.
- La inversión de 200.000 millones de euros de la UE en IA impulsa la entrada de dinero en los centros de datos, pero el mercado de chips sigue siendo un desafío, IT Brew.
- Hypatos recibe 11,8 millones de dólares por un enfoque de deep learning para el procesamiento de documentos, TechCrunch.
- Echamos un vistazo exclusivo al pitch deck que la startup de IA Hypatos utilizó para recaudar 11 millones de dólares, Business Insider.
Últimos artículos de Cem
VELC-Bench: Verificación en el Benchmark de Contexto Largo
La capacidad del modelo para localizar una métrica específica en el contexto, comparar su valor con una afirmación y confirmarla o rechazarla. Esto evalúa la coincidencia precisa de valores en condiciones de contexto largo. El modelo debe recuperar el valor y realizar una comparación precisa. Los modelos se evalúan en las siguientes ventanas de contexto:…
Las 13 mejores alternativas a GoAnywhere
Comparamos las 13 mejores alternativas a GoAnywhere MFT y destacamos sus capacidades seguras de transferencia de archivos, incluidos los protocolos compatibles, las opciones de implementación y la disponibilidad de prueba gratis. Nota: Las calificaciones se basan en Capterra y G2. Los proveedores se enumeran según su calificación. Nuestros suscriptores aparecen arriba con sus enlaces. Las…
Las 40 mejores aplicaciones de chatbot con ejemplos
Revisamos 40 aplicaciones reales de chatbot en distintas industrias para ver qué ofrece realmente resultados frente a lo que es solo exageración de marketing. El bot de soporte de Amazon procesa millones de consultas al día. Gestiona problemas sencillos (números de seguimiento, fechas de entrega) y escala cualquier cosa que implique dinero o problemas complejos.…
Los 10+ mejores agentes de IA en atención médica con ejemplos
Enumeramos agentes de IA para atención médica que automatizan flujos de trabajo de operaciones clínicas. Explore los agentes de IA en la industria de la atención médica, incluyendo herramientas utilizadas para tareas generales, nativas de EHR, soporte orientado al paciente y asistencia clínica en la toma de decisiones: Estos agentes automatizan tareas administrativas y operativas…
AIM benchmark web agéntico
Los agentes dependen de las interfaces web para completar tareas web. Para comparar la finalización de tareas entre interfaces web, creamos el AIM benchmark web agéntico y ejecutamos 100 tareas en 8 interfaces, 5 veces cada una, para 4.000 resultados puntuados. Bright Data CLI y Bright Data MCP completaron 3.6 y 3.8 tareas más por…
20 Estrategias para la mejora de la IA y ejemplos
Los modelos de IA requieren una mejora continua a medida que evolucionan los datos, el comportamiento de los usuarios y las condiciones del mundo real. Incluso los modelos con buen rendimiento pueden desviarse cuando los patrones que aprendieron ya no coinciden con las entradas actuales, lo que reduce la precisión y genera predicciones poco fiables.…
Precios de RMM: 10+ productos analizados
Las herramientas RMM no facilitan la comparación de precios de RMM. Algunas cobran por dispositivo, otras por técnico, y la diferencia se acumula rápidamente según cómo esté estructurado un equipo. Revisamos 11 modelos de precios y creamos una calculadora para evaluar las cifras en función de una configuración específica. Estos cálculos suponen que un técnico…
Las 10+ mejores soluciones PAM con alternativas gratuitas
Pasamos tres días probando y revisando soluciones populares de Gestión de Accesos Privilegiados (PAM). Utilizamos las pruebas gratis y las consolas de administración de BeyondTrust y Keeper PAM. Para las soluciones que requerían registro, nos basamos en la documentación oficial del producto. Basándonos en nuestra experiencia práctica y en la información de los sitios web…
Sesgo en la IA: ejemplos y 6 formas de corregirlo
También evaluamos models de decisión para ver cómo manejan el sesgo: En la parte de opción múltiple ejecutamos cada pregunta dos veces: una con “no se puede determinar” como última opción (v1) y otra con ella como primera opción (v2). La pregunta y las demás opciones permanecen igual; solo cambia la posición de la opción…
Grandes models multimodales (LMMs) vs LLMs
Evalúa LLMs y LMMs comparando sus puntuaciones de benchmark y la latencia en el mundo real haciendo clic en el nombre del model en la tabla siguiente. También puedes sopesar sus precios de entrada y salida para juzgar la eficiencia y el valor generales. *Audio es nativo solo en los models E2B, E4B y 12B.…
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.