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 20 principales aplicaciones y ejemplos de IA para la sostenibilidad
Según PwC, la IA generativa podría mejorar la eficiencia operativa, lo que indirectamente reduciría la huella de carbono en los procesos empresariales. Al aplicar la IA generativa a áreas como la optimización logística, la previsión de la demanda y la reducción de residuos, las empresas pueden reducir las emisiones en todas sus operaciones, más allá de los propios sistemas de IA.
57 conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
Se requieren datos para aprovechar o desarrollar soluciones de IA generativa o IA conversacional. Puede utilizar conjuntos de datos existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos. Identificamos 57 conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA.
7 casos de uso de monitorización de redes con ejemplos reales en
La monitorización de la red es una de esas cosas que los equipos de TI solo notan cuando falta. Cuando funciona bien, los problemas se detectan antes de que los usuarios se den cuenta de que algo anda mal. Cuando no está presente, un pequeño problema de conectividad puede convertirse silenciosamente en una interrupción importante del servicio.
Comparativa de precios de software de DAST: Burp Suite, Nessus y más.
Con más de 20 herramientas DAST en el mercado, seleccionar la más adecuada puede ser un desafío debido a sus diversas características y opciones de precios. Hemos recopilado información pública sobre las estrategias de precios de los proveedores, lo que facilita obtener una visión general y estimar los costos probables. Precios de los mejores programas DAST.
Las 10 principales empresas de datos como servicio
Los datos impulsan la IA generativa y la innovación empresarial. Datos como Servicio (DaaS) es un modelo de computación en la nube que proporciona datos bajo demanda a los usuarios, generalmente mediante suscripción. Esto simplifica la recopilación y gestión de datos.
Los 20 mejores programas para servidores de correo electrónico: características y precios.
Existen dos casos de uso principales para los servidores de correo electrónico. Si busca: Los 15 mejores proveedores de correo electrónico transaccional. Ordenación: La lista clasifica a los proveedores, mostrando primero las entradas patrocinadas junto con sus respectivos enlaces. Todos los proveedores no patrocinados se muestran en orden según el número total de reseñas de usuarios B2B recopiladas de G2 y Capterra.
Los 5 mejores frameworks de IA agenica de código abierto en
Realizamos pruebas comparativas de 4 marcos de trabajo de IA agente de código abierto populares en 2000 ejecuciones (5 tareas, 100 ejecuciones por marco de trabajo), midiendo la latencia de extremo a extremo, el consumo de tokens y las diferencias arquitectónicas. En la prueba comparativa de marcos de trabajo de IA agente, examinamos cómo los propios marcos de trabajo influyen en el comportamiento del agente y el impacto resultante en la latencia y el consumo de tokens.
Evaluación comparativa de marcos de IA agencial en flujos de trabajo analíticos
Los marcos de trabajo para la creación de flujos de trabajo basados en agentes difieren sustancialmente en la forma en que manejan las decisiones y los errores; sin embargo, su rendimiento con datos reales imperfectos aún no se ha probado en gran medida.
Agentes de IA móviles probados en 65 tareas del mundo real
Dedicamos 3 días a realizar pruebas comparativas de cuatro agentes de IA móvil (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid y AppAgent) en 65 tareas reales utilizando un emulador de Android con aplicaciones como gestión de calendario, creación de contactos, captura de fotos, grabación de audio y operaciones con archivos.
Las 5 mejores herramientas de escaneo de vulnerabilidades
Las herramientas de escaneo de vulnerabilidades identifican debilidades de seguridad en redes, aplicaciones y sistemas. Las organizaciones evalúan estas herramientas en función de los métodos de escaneo (DAST/IAST/SCA), la integración con SIEM, las opciones de implementación y el precio. Nuestro análisis abarca cinco soluciones de escaneo de vulnerabilidades, basadas en sus capacidades técnicas y presencia en el mercado.
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.