Servicios
Contáctanos
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Analista principal
309 Artículos
Mantente al día sobre tecnología B2B.
Cem ha sido el analista principal de AIMultiple durante casi una década. Su trabajo en AIMultiple ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post, empresas globales como HPE, ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. [1], [2], [3], [4], [5]

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

Presentaciones en medios de comunicación, conferencias y otros eventos.

Fuentes

  1. Por qué Microsoft, IBM y Google están intensificando sus esfuerzos en materia de ética de la IA , Business Insider.
  2. Microsoft invierte mil millones de dólares en OpenAI para desarrollar una inteligencia artificial más inteligente que nosotros , según informa el Washington Post.
  3. Potenciando el liderazgo en IA: Kit de herramientas de IA para la alta dirección , Foro Económico Mundial.
  4. Resultados en ciencia, investigación e innovación de la UE , Comisión Europea.
  5. 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.
  6. Hypatos recibe 11,8 millones de dólares por un enfoque de aprendizaje profundo para el procesamiento de documentos , según TechCrunch.
  7. 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

IA2 de Jul

Prueba de referencia de voz a texto: Deepgram vs. Whisper

Evaluamos a los principales proveedores de voz a texto (STT), centrándonos específicamente en aplicaciones de atención médica. Nuestra prueba de referencia utilizó ejemplos del mundo real para evaluar la precisión de la transcripción en contextos médicos, donde la precisión es crucial. Resultados de la prueba de referencia de voz a texto Basado en los resultados…

Ciberseguridad2 de Jul

Principales 5 soluciones de gestión de políticas de seguridad de red

He identificado las 5 principales soluciones NSPM, multi-proveedor y herramientas nativas del proveedor, basadas en mi experiencia y la de otros usuarios, así como en las características de los proveedores. Siga los enlaces para ver el razonamiento detrás de estas selecciones: Principales 5 herramientas NSPM Las empresas digitales deben utilizar soluciones de gestión de políticas…

Agente de IA2 de Jul

Casos de uso y seguridad de OpenClaw (Moltbot/Clawdbot)

OpenClaw (anteriormente Moltbot y Clawdbot) es un asistente de IA de código abierto y autoalojado diseñado para ejecutar tareas de computación local e interactuar con usuarios a través de plataformas de mensajería estándar. A diferencia de los chatbots tradicionales que funcionan como asesores generando texto, OpenClaw opera como un agente autónomo que puede ejecutar comandos…

Ciberseguridad2 de Jul

Principales 14 herramientas de planificación de redes: Características clave y beneficios

Las herramientas de planificación de redes ayudan a las empresas a optimizar el rendimiento, gestionar los recursos de manera eficiente y garantizar diseños de red escalables y confiables para el crecimiento y la estabilidad. Aquí hay una descripción general de las herramientas más valiosas disponibles hoy en día, organizadas por su función principal: planificación inicial…

Agente de IA2 de Jul

A-CODE-LLM Bench: Benchmark de Codificación Agentiva

Evaluamos los mejores Large Language Models (LLMs) en 10 tareas de desarrollo de software utilizando una herramienta CLI agentiva. Ejecutamos ~3,500 pasos de validación automatizada por modelo en las capas de API y UI. Resultados del A-CODE-LLM Bench Cada alias se ejecutó 3 veces en 10 tareas (30 muestras por alias, 300 celdas por iteración).…

Datos2 de Jul

Navegadores remotos: comparación de infraestructura web para agentes de IA

Los agentes de IA dependen de navegadores remotos para automatizar tareas web sin ser bloqueados por medidas antiraspado. El rendimiento de esta infraestructura de navegador es fundamental para el éxito de un agente. Realizamos pruebas comparativas con 8 proveedores en cuanto a tasa de éxito, velocidad y funciones. Para ello, ejecutamos 160 tareas automatizadas, realizando…

IA2 de Jul

Mejor base de datos vectorial para RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone

Las bases de datos vectoriales impulsan la capa de recuperación en los flujos de trabajo de RAG almacenando incrustaciones de documentos y consultas como vectores de alta dimensión. Permiten búsquedas de similitud rápidas basadas en distancias vectoriales. Realizamos pruebas de referencia a seis proveedores de bases de datos vectoriales, centrándonos en sus estructuras de precios…

IA2 de Jul

Herramientas de LLMOps principales y comparación con MLOps

Las plataformas de LLMOps gestionan el aspecto operativo de ejecutar modelos de lenguaje grandes: despliegue, monitoreo, evaluación y gestión de costos. Examinamos las principales herramientas de LLMOps, sus funciones centrales, modelos de precios y cómo se diferencian entre sí para ayudar a identificar la opción más adecuada para diversos casos de uso. Comparación de herramientas…

Agente de IA1 de Jul

Large Action Models: ¿Exageración o Realidad?

Tras el lanzamiento de Rabbit, un dispositivo de IA que puede usar aplicaciones móviles, el término large action models (LAMs) está ganando popularidad. Estos models van más allá de la conversación al convertir los LLMs en "agentes" que pueden conectar el mundo aislado y basado en aplicaciones sin necesidad de que los usuarios hagan clic…

Datos1 de Jul

Los 10 mejores web crawlers de código abierto para LLM e IA

Los avances recientes en IA generativa han transformado lo que los desarrolladores necesitan de los web crawlers. Los crawlers agentivos ahora usan prompts en lenguaje natural para seleccionar enlaces en lugar de reglas fijas, y producen markdown eficiente en tokens de forma nativa. Al mismo tiempo, los frameworks clásicos para crawling por lotes a gran…

...56789...