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
Las 8 mejores plataformas CRM basadas en agentes en 2026
Las herramientas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) son cada vez más inteligentes. En lugar de simplemente almacenar datos, las plataformas CRM con capacidad de gestión de agentes pueden planificar tareas, ejecutar flujos de trabajo y ajustar estrategias de forma autónoma. Imagínelas como sistemas CRM con inteligencia integrada que realmente realizan el trabajo en lugar de esperar a que usted haga clic en botones.
Las 7 capas de la pila de IA agencial in 2026
El auge de la IA agente ha introducido un conjunto de tecnologías que va mucho más allá de las simples llamadas a las API del modelo base. A diferencia de las arquitecturas de software tradicionales, donde el valor suele concentrarse en la capa de aplicación, la arquitectura de la IA agente distribuye el valor de forma más desigual. Algunas capas ofrecen grandes oportunidades para la diferenciación y la creación de una ventaja competitiva, mientras que otras se están convirtiendo rápidamente en productos básicos.
Agentic Mesh: El futuro de la colaboración en IA escalable
Si bien se ha escrito mucho sobre arquitecturas de agentes, las implementaciones reales en entornos de producción siguen siendo limitadas. Este artículo destaca la malla de IA con agentes, un concepto presentado en un informe reciente de McKinsey. Analizaremos los desafíos que surgen en entornos de producción y demostraremos cómo nuestra arquitectura propuesta permite una escalabilidad controlada de las capacidades de IA.
Optimización de la codificación agencial: ¿Cómo utilizar el código Claude en 2026?
Las herramientas de codificación de IA se han vuelto indispensables para muchas tareas de desarrollo. En nuestras pruebas, herramientas populares como Cursor generaron más del 70 % del código necesario para las tareas.
Las 20 mejores herramientas de administración de Active Directory
Aunque muchos sistemas se han migrado a la nube, Active Directory (AD) sigue siendo la plataforma central de identidad para administrar usuarios, dispositivos y accesos en la mayoría de las organizaciones.
Las 20 principales predicciones de expertos sobre la pérdida de empleos en el sector de la IA.
Como consultor de McKinsey, ayudé a empresas a adoptar nuevas tecnologías durante una década. Mis respuestas rápidas sobre la pérdida de empleos por IA: Predicciones de pérdida de empleos por IA Nota: El tamaño de los gráficos está correlacionado con el tamaño de la predicción de pérdida de empleos. Los porcentajes a los que se hace referencia en nuestro análisis se derivan de supuestos sobre el desplazamiento laboral general.
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.
4 patrones de diseño de IA agente y ejemplos del mundo real
Los patrones de diseño de IA agenica mejoran la autonomía de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como Llama, Claude o GPT, aprovechando el uso de herramientas, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Esto proporciona un enfoque estructurado para crear y gestionar agentes autónomos en diversos casos de uso.
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.
Comparativa de las mejores herramientas de reconocimiento de imágenes en
Evaluamos el rendimiento en entornos reales de las principales herramientas de reconocimiento de imágenes en la nube para tareas de detección de objetos, comparando sus configuraciones API predeterminadas en 5 clases con 100 imágenes. Esto incluyó la comparación de rendimientos, el análisis de características y la comparación de ofertas de servicios en relación con los precios. Resultados de la evaluación comparativa: Resumen del rendimiento con IoU=0,5.
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.