Cem Dilmegani
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
- Cem Dilmegani, Bancos pós-IA: milhões de empregos em risco com a automação das funções essenciais dos bancos . International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz e Martin Lundqvist (1 de dezembro de 2014). Digitalização do setor público: o desafio de um trilhão de dólares , McKinsey & Company.
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
- Por que Microsoft, IBM e Google estão intensificando seus esforços em ética de IA , Business Insider.
- A Microsoft investe US$ 1 bilhão na OpenAI para desenvolver inteligência artificial mais inteligente do que nós , Washington Post.
- Fortalecendo a Liderança em IA: Kit de Ferramentas de IA para Executivos de Alto Nível , Fórum Econômico Mundial.
- Desempenho da UE em Ciência, Investigação e Inovação , Comissão Europeia.
- 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.
- Hypatos recebe US$ 11,8 milhões por uma abordagem de aprendizado profundo para processamento de documentos , TechCrunch.
- 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
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.
As 8 principais plataformas de CRM baseadas em agentes em 2026
As ferramentas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) estão ficando mais inteligentes. Em vez de apenas armazenar dados, as plataformas de CRM com agentes podem planejar tarefas, executar fluxos de trabalho e ajustar estratégias de forma autônoma. Pense nelas como sistemas de CRM com inteligência integrada que realmente fazem o trabalho, em vez de esperar que você clique em botões.
As 7 Camadas da Pilha de IA Agêntica in 2026
A ascensão da IA agente introduziu uma pilha de tecnologias que vai muito além de simples chamadas a APIs de modelos de base. Ao contrário das pilhas de software tradicionais, onde o valor geralmente se concentra na camada de aplicação, a pilha de IA agente distribui o valor de forma mais desigual. Algumas camadas oferecem fortes oportunidades de diferenciação e construção de vantagens competitivas, enquanto outras estão se tornando rapidamente commodities.
Malha Agética: O Futuro da Colaboração Escalável em IA
Embora muito já tenha sido escrito sobre arquiteturas de agentes, as implementações em produção no mundo real ainda são limitadas. Este artigo destaca a malha de IA agenica, um conceito apresentado em um estudo recente da McKinsey. Examinaremos os desafios que surgem em ambientes de produção e demonstraremos como a arquitetura proposta permite o escalonamento controlado das capacidades de IA.
Otimizando a Codificação Agêntica: Como usar o Código Claude em 2026?
As ferramentas de codificação de IA tornaram-se indispensáveis para muitas tarefas de desenvolvimento. Em nossos testes, ferramentas populares de codificação de IA, como o Cursor, foram responsáveis por gerar mais de 70% do código necessário para as tarefas.
As 20 principais ferramentas de gerenciamento do Active Directory
Embora muitos sistemas tenham migrado para a nuvem, o Active Directory (AD) continua sendo a plataforma central de identidade para gerenciar usuários, dispositivos e acessos na maioria das organizações.
As 20 principais previsões de especialistas sobre a perda de empregos na área de IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas sobre a perda de empregos devido à IA: Previsões de perda de empregos devido à IA. Observação: O tamanho dos gráficos está correlacionado com a magnitude da previsão de perda de empregos. As porcentagens mencionadas em nossa análise são derivadas de suposições sobre o deslocamento geral de empregos.
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.
4 Padrões de Design de IA Agética e Exemplos do Mundo Real
Os padrões de design de IA agética aprimoram a autonomia de grandes modelos de linguagem (LLMs), como Llama, Claude ou GPT, aproveitando o uso de ferramentas, a tomada de decisões e a resolução de problemas. Isso proporciona uma abordagem estruturada para a criação e o gerenciamento de agentes autônomos em diversos casos de uso.
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.
Boletim informativo AIMultiple
Receba um e-mail gratuito por semana com as últimas notícias de tecnologia B2B e insights de especialistas para impulsionar o seu negócio.