Sıla Ermut
Sıla es analista del sector en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas.
Intereses de investigación
Las áreas de investigación de Sıla incluyen el marketing por correo electrónico, las campañas de marketing de comercio electrónico y la automatización del marketing. También forma parte del equipo de evaluación comparativa de entregabilidad de correo electrónico de AIMultiple, donde diseña y ejecuta dichas evaluaciones en colaboración con el equipo de tecnología.Experiencia profesional
Anteriormente, Sıla trabajó como reclutadora y en empresas de gestión de proyectos y consultoría.Educación
Ella sostiene:- Licenciatura en Relaciones Internacionales por la Universidad de Bilkent.
- Máster en Psicología Social por la Universidad Başkent.
Últimos artículos de Sıla
Los 15 principales casos de uso y ejemplos de IA en logística
Las ineficiencias persistentes, el aumento de los costos operativos y las continuas interrupciones en la cadena de suministro siguen representando un desafío para las funciones logísticas a nivel mundial. Estas presiones están sobrecargando los sistemas tradicionales, reduciendo la confiabilidad del servicio y limitando la capacidad de las organizaciones para escalar. En respuesta, las empresas recurren cada vez más a la inteligencia artificial para mejorar la visibilidad integral, fortalecer la resiliencia y optimizar las funciones clave. A medida que se acelera su adopción, la IA se está convirtiendo en una herramienta fundamental.
Casos de uso y ejemplos de tecnologías de comercio electrónico
El sector del comercio electrónico sigue expandiéndose aproximadamente un 10 % anual, a medida que más consumidores trasladan sus hábitos de compra al ámbito digital y buscan experiencias digitales más rápidas y cómodas. Este crecimiento viene acompañado de una creciente competencia, por lo que resulta fundamental para las empresas comprender cómo la tecnología está moldeando las expectativas de los clientes.
Modelos de fundaciones mundiales: 10 casos de uso
Entrenar robots y vehículos autónomos (VA) en el mundo físico puede ser costoso, lento y arriesgado. Los Modelos de Fundamentos Mundiales ofrecen una alternativa escalable al permitir simulaciones realistas de entornos reales. Estos modelos aceleran el desarrollo y la implementación en robótica, VA y otros campos al reducir la dependencia de las pruebas físicas.
Modelos básicos de series temporales: casos de uso y beneficios
Los modelos de base de series temporales (TSFM) se basan en los avances de los modelos de base del procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. Mediante arquitecturas basadas en transformadores y grandes conjuntos de datos de entrenamiento, logran un rendimiento óptimo sin necesidad de entrenamiento previo y se adaptan a diversos sectores como las finanzas, el comercio minorista, la energía y la sanidad.
Modelos de mundos grandes: casos de uso y ejemplos
A pesar de los avances en los modelos de lenguaje a gran escala, la inteligencia artificial sigue teniendo limitaciones para comprender e interactuar con el mundo físico debido a las restricciones de las representaciones basadas en texto. Los modelos del mundo a gran escala abordan esta limitación integrando datos multimodales para razonar sobre acciones, modelar la dinámica del mundo real y predecir cambios ambientales.
Los 5 principales límites de la IA: ponderaciones y sesgos y NVIDIA NeMo
A medida que la IA se integra más en las operaciones comerciales, el impacto de las fallas de seguridad aumenta. Casi todas las brechas de seguridad relacionadas con la IA ocurrieron en entornos sin controles de acceso adecuados, lo que subraya los riesgos de las implementaciones de IA mal gestionadas. Las medidas de protección para la IA abordan esta brecha al definir límites claros para su uso, respaldar el cumplimiento normativo y la rendición de cuentas, y permitir una adopción responsable a largo plazo.
Herramientas de observabilidad LLM: ponderaciones y sesgos, Langsmith
Las aplicaciones basadas en LLM son cada vez más potentes y complejas, lo que dificulta la interpretación de su comportamiento. Cada resultado del modelo se deriva de indicaciones, interacciones con herramientas, pasos de recuperación y razonamiento probabilístico que no pueden inspeccionarse directamente. La observabilidad de LLM aborda este desafío al proporcionar visibilidad continua sobre cómo operan los modelos en condiciones reales.
Los 5 mejores servicios de IA para mejorar la eficiencia empresarial
La adopción de la IA está aumentando rápidamente. Alrededor del 98 % de las empresas están experimentando con la IA, lo que refleja su creciente accesibilidad y su potencial para mejorar las operaciones. Sin embargo, solo el 26 % ha avanzado más allá de las pruebas para lograr un valor empresarial cuantificable, lo que demuestra que muchas aún están desarrollando las capacidades necesarias para escalar la IA de manera efectiva.
Productividad de los agentes de IA: Maximice las ganancias empresariales
La productividad de los agentes de IA se está consolidando como un factor clave para el éxito empresarial. Diversos estudios reportan aumentos de productividad de hasta un 30 %, lo que indica que los agentes pueden gestionar procedimientos, recuperar información e interactuar con los sistemas empresariales con precisión constante. A medida que las organizaciones integran agentes en sus flujos de trabajo rutinarios, esperan observar un mayor rendimiento y un uso más eficiente de los recursos.
Prueba de rendimiento del generador de texto a vídeo
Un generador de texto a vídeo es un sistema de IA que convierte textos escritos en vídeos cortos generando imágenes, movimiento y, a veces, audio directamente a partir del lenguaje natural.
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