Serviços
Contate-nos
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Analista Principal
342 Artigos
Mantenha-se atualizado sobre tecnologia B2B.
Cem é o analista principal da AIMultiple há quase uma década. O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por importantes publicações globais, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post, empresas globais como a HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. [1], [2], [3], [4], [5]

Experiência profissional e conquistas

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a aquisição de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo de zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia como TechCrunch e Business Insider. [6], [7]

Interesses de pesquisa

O trabalho de Cem concentra-se em como as empresas podem aproveitar as novas tecnologias em IA, IA agente, cibersegurança (incluindo segurança de rede e segurança de aplicações) e dados, incluindo dados da web. A experiência prática de Cem com software empresarial contribui para o seu trabalho. Outros analistas da AIMultiple e a equipe técnica apoiam Cem na concepção, execução e avaliação de benchmarks.

Educação

Ele se formou em Engenharia da Computação pela Universidade Bogazici em 2007. Durante sua graduação, estudou aprendizado de máquina na época em que era comumente chamado de "mineração de dados" e a maioria das redes neurais possuía algumas camadas ocultas. Possui um MBA pela Columbia Business School, obtido em 2012. Cem é fluente em inglês e turco. Seu nível de alemão é avançado e seu nível de francês é iniciante.

Publicações externas

Mídia, apresentações em conferências e outros eventos

  • Respostas às perguntas da Korea24 sobre a perda de empregos devido à IA, Korea24
  • Imóveis e Tecnologia , apresentado pelo Centro Wilbur F. Breslin de Estudos Imobiliários e pela Escola de Negócios Frank G. Zarb da Universidade Hofstra em 2023 e 2024.
  • Sessão Radar AI (22 de junho de 2023): "Aumentando o impacto da ciência de dados com o ChatGPT".
  • Encontro de IA Generativa em Atlanta: IA Generativa para Tecnologia Empresarial .

Fontes

  1. Por que Microsoft, IBM e Google estão intensificando seus esforços em ética de IA , Business Insider.
  2. A Microsoft investe US$ 1 bilhão na OpenAI para desenvolver inteligência artificial mais inteligente do que nós , Washington Post.
  3. Fortalecendo a Liderança em IA: Kit de Ferramentas de IA para Executivos de Alto Nível , Fórum Econômico Mundial.
  4. Desempenho da UE em Ciência, Investigação e Inovação , Comissão Europeia.
  5. O investimento de 200 mil milhões de euros da UE em IA injeta dinheiro nos centros de dados, mas o mercado de chips continua a ser um desafio , IT Brew.
  6. Hypatos recebe US$ 11,8 milhões por uma abordagem de aprendizado profundo para processamento de documentos , TechCrunch.
  7. Conseguimos um olhar exclusivo sobre a apresentação que a startup de IA Hypatos usou para levantar US$ 11 milhões , Business Insider.

Últimos artigos de Cem

Agente de IAAbr 24

Ambientes de Aprendizagem por Reforço: A Infraestrutura por Trás da IA Agentica

Ambientes de aprendizado por reforço são ambientes controlados onde agentes de IA executam ações, observam resultados e recebem feedback. Eles estão se tornando mais úteis à medida que os modelos evoluem de respostas instantâneas para tarefas complexas em programação, navegação na web, suporte ao cliente e software empresarial. Empresas de ambientes de aprendizado por reforço: Algumas empresas vendem ambientes personalizados para programação, finanças, fluxos de trabalho corporativos ou tarefas de uso de computador.

DadosAbr 24

Extração de dados financeiros sem código: ferramentas e dicas de conformidade

Embora os provedores oficiais de dados financeiros ofereçam APIs, estas geralmente têm escopo, acesso ou flexibilidade limitados para necessidades de dados em tempo real ou de nicho. A extração de dados financeiros tornou-se uma abordagem comum para coletar essas informações, normalmente usando tecnologias como web scrapers, navegadores headless e crawlers de código aberto, que podem ser combinados com serviços de proxy/desbloqueio quando necessário.

IAAbr 24

Mecanismos de inferência LLM: vLLM vs LMDeploy vs SGLang

Realizamos benchmarks de 3 mecanismos de inferência LLM líderes no H100: vLLM, LMDeploy e SGLang. Cada mecanismo processou cargas de trabalho idênticas: 1.000 solicitações ShareGPT usando Llama 3.1 8B-Instruct para isolar o verdadeiro impacto de desempenho de suas escolhas arquitetônicas e estratégias de otimização. Resultados do benchmark dos mecanismos de inferência: Medimos a taxa de transferência em lote offline em um total de 10.000 operações de inferência (1.

Software EmpresarialAbr 24

As 5 principais ferramentas de monitoramento de banco de dados de código aberto

Ferramentas comerciais de monitoramento de banco de dados geralmente prometem interfaces refinadas e suporte empresarial dedicado. Soluções de código aberto são cada vez mais escolhidas por sua transparência, custo-benefício, desenvolvimento orientado pela comunidade e flexibilidade.

IAAbr 24

LCMs: da tokenização LLM à representação em nível conceitual

Os Modelos de Conceitos Grandes (LCMs), conforme introduzidos por Meta em seu trabalho sobre “Modelos de Conceitos Grandes”, representam uma mudança fundamental da predição baseada em tokens para a representação em nível conceitual.

IAAbr 24

Modelos de linguagem visual comparados ao reconhecimento de imagens

Será que os modelos avançados de visão computacional (VLMs) podem substituir os modelos tradicionais de reconhecimento de imagem? Para descobrir, avaliamos 16 modelos líderes em três paradigmas: redes neurais convolucionais (CNNs) tradicionais (ResNet, EfficientNet), VLMs (como GPT-4.1, Gemini 2.5) e APIs em nuvem (AWS, Google, Azure). A precisão média (mAP) foi nossa principal métrica de acurácia, complementada por latência, custo e desempenho específico da classe.

Agente de IAAbr 24

Análise comparativa do MCP: Os melhores servidores MCP para acesso à Web

Realizamos testes comparativos em 8 servidores MCP em tarefas de busca e extração na web, bem como em automação de navegadores, executando 4 tarefas diferentes 5 vezes em todos os MCPs adequados. Também realizamos um teste de carga envolvendo 250 agentes de IA simultâneos.

IAAbr 24

Principais bases de dados vetoriais para RAG: Qdrant vs Weaviate vs Pinecone

Bancos de dados vetoriais impulsionam a camada de recuperação em fluxos de trabalho RAG, armazenando embeddings de documentos e consultas como vetores de alta dimensão. Eles permitem buscas rápidas por similaridade com base em distâncias vetoriais. Realizamos um benchmark de seis fornecedores de bancos de dados vetoriais, com foco em suas estruturas de preços e desempenho: Comparação de bancos de dados vetoriais: Preços e desempenho.

IAAbr 22

As 125 principais aplicações de IA generativa

Com base em nossa análise de mais de 30 estudos de caso e 10 benchmarks, onde testamos e comparamos mais de 40 produtos, identificamos 125 casos de uso de IA generativa nas seguintes categorias: Para outras aplicações de IA para solicitações com uma única resposta correta (por exemplo, previsão ou classificação), confira aplicações de IA.

Segurança cibernéticaAbr 21

Os 10 principais concorrentes e alternativas ao Sophos

A Sophos é uma empresa popular nos mercados de software DLP e cibersegurança. No entanto, nossa análise identificou algumas deficiências em seus produtos. Com base em nossa avaliação comparativa dos 6 principais produtos DLP, identificamos os principais concorrentes da Sophos para auxiliar empresas na busca pelo melhor software DLP. Comparamos alternativas ao Sophos Endpoint (anteriormente Intercept X) e outras alternativas de DLP.