Fibre
Contattaci
Nessun risultato trovato.
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Analista principale
344 Articoli
Rimani aggiornato sulle novità tecnologiche B2B.
Cem è stato l'analista principale di AIMultiple per quasi un decennio. Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post, aziende globali come HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Esperienza professionale e risultati conseguiti

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di una società di telecomunicazioni, riportando direttamente all'amministratore delegato. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato ricorrente annuo a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. [6], [7]

Interessi di ricerca

Il lavoro di Cem si concentra su come le aziende possono sfruttare le nuove tecnologie in ambito di intelligenza artificiale, intelligenza artificiale agenziale, sicurezza informatica (inclusa la sicurezza di rete e la sicurezza delle applicazioni) e dati, compresi i dati web. L'esperienza pratica di Cem nello sviluppo di software aziendali contribuisce al suo lavoro. Altri analisti del settore e il team tecnico supportano Cem nella progettazione, esecuzione e valutazione dei benchmark.

Preparazione

Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici nel 2007. Durante gli studi di ingegneria, ha approfondito l'apprendimento automatico in un periodo in cui veniva comunemente chiamato "data mining" e la maggior parte delle reti neurali presentava alcuni strati nascosti. Ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School nel 2012. Cem parla fluentemente inglese e turco. Ha una conoscenza avanzata del tedesco e un livello principiante del francese.

Pubblicazioni esterne

Presentazioni ai media, a conferenze e ad altri eventi.

Fonti

  1. Perché Microsoft, IBM e Google stanno intensificando gli sforzi sull'etica dell'IA , Business Insider.
  2. Microsoft investe 1 miliardo di dollari in OpenAI per perseguire un'intelligenza artificiale più intelligente di noi , Washington Post.
  3. Potenziare la leadership nell'IA: Toolkit per i dirigenti di alto livello in materia di IA , World Economic Forum.
  4. Prestazioni dell'UE in materia di scienza, ricerca e innovazione , Commissione europea.
  5. L'investimento di 200 miliardi di euro dell'UE nell'intelligenza artificiale convoglia capitali verso i data center, ma il mercato dei chip rimane una sfida , IT Brew.
  6. Hypatos riceve 11,8 milioni di dollari per un approccio di deep learning all'elaborazione dei documenti , secondo TechCrunch.
  7. Business Insider ha pubblicato in esclusiva il pitch deck utilizzato dalla startup di intelligenza artificiale Hypatos per raccogliere 11 milioni di dollari .

Ultimi articoli di Cem

DatiApr 24

Scraping Dati Finanziari Senza Codice: Strumenti e Consigli sulla Conformità

While official financial data providers do offer APIs, these are often limited in scope, access, or flexibility for real-time or niche data needs.

IAApr 24

LLM Çıkarım Motorları: vLLM vs LMDeploy vs SGLang

We benchmarked 3 leading LLM inference engines on NVIDIA H100: vLLM, LMDeploy, and SGLang. Each engine processed identical workloads: 1,000 ShareGPT prompts using Llama 3.1 8B-Instruct to isolate the true performance impact of their architectural choices and optimization strategies.

Software aziendaleApr 24

En İyi 5 Açık Kaynak Veritabanı İzleme Aracı

Commercial database monitoring tools often promise polished interfaces and dedicated enterprise support. Open-source solutions are increasingly chosen for their transparency, cost-effectiveness, community-driven development, and flexibility.

IAApr 24

LCMs: Da LLM Tokenizzazione a Rappresentazione a Livello di Concetto

Large concept models (LCMs), as introduced by Meta in their work on “Large Concept Models,” represent a fundamental shift away from token-based prediction toward concept-level representation.

IAApr 24

Modelli Vision Language confrontati con il riconoscimento delle immagini

Can advanced Vision Language Models (VLMs) replace traditional image recognition models? To find out, we benchmarked 16 leading models across three paradigms: traditional CNNs (ResNet, EfficientNet), VLMs ( such as GPT-4.1, Gemini 2.5), and Cloud APIs (AWS, Google, Azure).

Agente IAApr 24

7 Katmanlı Ajan Yapay Zeka Yığını

The rise of agentic AI has introduced a technology stack that extends well beyond simple calls to foundation-model APIs. Unlike traditional software stacks, where value often concentrates at the application tier, the agentic AI stack distributes value more unevenly. Some layers offer strong opportunities for differentiation and moat building, while others are rapidly becoming commoditized.

Agente IAApr 24

Agentic Mesh: Geleceğin Ölçeklenebilir Yapay Zeka İşbirliği

While much has been written about agent architectures, real-world production-grade implementations remain limited. This piece highlights the agentic AI mesh, a concept introduced in a recent McKinsey. We will examine the challenges that emerge in production environments and demonstrate how our proposed architecture enables controlled scaling of AI capabilities.

IAApr 24

Ottimizzare la codifica agenziale: come usare Claude Code?

AI coding tools have become indispensable for many development tasks. In our tests, popular AI coding tools like Cursor have been responsible for generating over 70% of the code required for tasks.

Agente IAApr 24

MCP Benchmark: I migliori MCP Servers per l'accesso al Web

We benchmarked 8 MCP servers across web search and extraction, as well as browser automation tasks, by running 4 different tasks 5 times on all suitable MCPs. We also performed a load test involving 250 concurrent AI agents.

IAApr 24

Miglior Database Vettoriale per RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone

Vector databases power the retrieval layer in RAG workflows by storing document and query embeddings as high‑dimensional vectors. They enable fast similarity searches based on vector distances.