Sıla Ermut
Sıla è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita.
Interessi di ricerca
Gli ambiti di ricerca di Sıla includono l'email marketing, le campagne di marketing per l'e-commerce e l'automazione del marketing. Fa anche parte del team di AIMultiple dedicato al benchmark di deliverability delle email, dove si occupa della progettazione e dell'esecuzione di tali benchmark in collaborazione con il team tecnologico di AIMultiple.Esperienza professionale
Sıla ha lavorato in precedenza come reclutatrice e in società di gestione di progetti e di consulenza.Preparazione
Lei possiede:- Laurea triennale in Relazioni Internazionali presso l'Università di Bilkent.
- Laurea magistrale in Psicologia Sociale conseguita presso l'Università di Başkent.
Ultimi articoli di Sıla
Statistiche sul consumo energetico dell'IA
Una recente previsione prevede che l'IA utilizzerà oltre la metà dell'elettricità dei data center entro il 2028. Con l'espansione dei carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo, come l'IA generativa, si prevede anche un aumento della domanda totale di elettricità. Scopri le statistiche chiave sul consumo energetico dell'IA e le migliori pratiche derivate dai principali ricercatori e agenzie nel campo dell'IA.
I 10 migliori strumenti di generazione di avatar tramite intelligenza artificiale
Quando si sceglie lo strumento di generazione di avatar AI più adatto, le aziende possono prendere in considerazione i seguenti componenti: Abbiamo testato 6 strumenti di generazione di avatar AI e confrontato le loro caratteristiche visive (risoluzione e capacità di esportazione) e vocali (numero di lingue supportate e disponibilità di clonazione vocale), nonché i loro piani tariffari.
15 agenti di intelligenza artificiale negli strumenti di marketing: esempi e applicazioni
Le ricerche dimostrano che il 50% delle organizzazioni che utilizzano l'IA generativa prevede di lanciare programmi pilota di IA agentiva nel 2025. Gli agenti IA nel marketing rappresentano un cambiamento significativo nel settore, introducendo sistemi in grado di ragionare, prendere decisioni e agire con una supervisione umana minima.
Produttività degli agenti IA: massimizza i profitti aziendali
La produttività degli agenti di intelligenza artificiale si sta affermando come un fattore determinante e misurabile per la crescita aziendale. Gli studi riportano aumenti di produttività fino al 30%, a dimostrazione della capacità degli agenti di gestire procedure, recuperare informazioni e interagire con i sistemi aziendali con precisione costante. Man mano che le organizzazioni integrano gli agenti nei flussi di lavoro di routine, si aspettano di osservare una maggiore produttività e un utilizzo più efficiente delle risorse.
Intelligenza artificiale agentiva nell'ITSM: 10 casi d'uso ed esempi
L'IA agentica nell'ITSM segna un cambiamento concreto nel modo in cui le organizzazioni gestiscono le operazioni IT e l'erogazione dei servizi. Invece di affidarsi all'automazione statica o a flussi di lavoro predefiniti, l'IA agentica abilita il ragionamento contestuale, consentendo agli agenti di IA di agire autonomamente all'interno degli ambienti IT.
Automazione MSP: Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
I fornitori di servizi gestiti (MSP) gestiscono un carico operativo costante, che comprende la gestione dei ticket, la gestione delle patch, l'onboarding, il monitoraggio degli avvisi, la riconciliazione della fatturazione e l'aggiornamento della documentazione. Si tratta di attività necessarie ma che richiedono molto tempo.
Modelli di base per le serie temporali: casi d'uso e vantaggi
I modelli di base per serie temporali (TSFM) si basano sui progressi dei modelli di base nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale. Utilizzando architetture basate su transformer e grandi quantità di dati di addestramento, raggiungono prestazioni zero-shot e si adattano a diversi settori come finanza, commercio al dettaglio, energia e sanità.
AGI/Singolarità: analizzate 9.800 previsioni.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) si verifica quando un sistema di IA eguaglia le capacità cognitive umane in tutti i compiti. Sulla base delle previsioni disponibili, ecco alcune risposte rapide sull'AGI: L'AGI/la singolarità si verificherà? Secondo la maggior parte degli esperti di IA, l'AGI è inevitabile. Quando si verificherà la singolarità/l'AGI? Recenti sondaggi tra i ricercatori di IA prevedono l'AGI negli anni 2040.
Apprendimento federato: 7 casi d'uso ed esempi
Secondo recenti analisi di McKinsey, i rischi più pressanti legati all'adozione dell'IA includono le allucinazioni dei modelli, la provenienza e l'autenticità dei dati, la non conformità normativa e le vulnerabilità della catena di fornitura dell'IA. L'apprendimento federato (FL) si è affermato come una tecnica fondamentale per le organizzazioni che desiderano mitigare questi rischi.
Le 20 principali previsioni degli esperti sulla perdita di posti di lavoro nel settore dell'IA
Come consulente McKinsey, ho aiutato le aziende ad adottare nuove tecnologie per un decennio. Le mie risposte rapide sulla perdita di posti di lavoro dovuta all'IA: Previsioni sulla perdita di posti di lavoro dovuta all'IA Nota: la dimensione dei grafici è correlata alla dimensione della previsione di perdita di posti di lavoro. Le percentuali a cui si fa riferimento nella nostra analisi derivano da ipotesi sulla sostituzione complessiva dei posti di lavoro.
Newsletter AI Multiple
Una email gratuita a settimana con le ultime notizie tecnologiche B2B e approfondimenti di esperti per dare impulso alla tua azienda.