Sıla Ermut
Sıla é analista do setor na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas.
Interesses de pesquisa
As áreas de pesquisa de Sıla incluem marketing por e-mail, campanhas de marketing para e-commerce e automação de marketing. Ela também faz parte da equipe de benchmark de entregabilidade de e-mail da AIMultiple. Sıla é responsável pelo design e execução de benchmarks de entregabilidade de e-mail, em colaboração com a equipe de tecnologia da AIMultiple.Experiência profissional
Anteriormente, Sıla trabalhou como recrutadora e em empresas de gestão de projetos e consultoria.Educação
Ela detém:- Bacharelado em Relações Internacionais pela Universidade Bilkent.
- Mestrado em Psicologia Social pela Universidade Başkent.
Últimos artigos de Sıla
Dilemas éticos da IA com exemplos da vida real
Embora a inteligência artificial esteja mudando a forma como as empresas funcionam, existem preocupações sobre como ela pode influenciar nossas vidas. Isso não é apenas um problema acadêmico ou social, mas um risco para a reputação das empresas; nenhuma empresa quer ser prejudicada por escândalos de ética envolvendo dados ou IA que comprometam sua reputação.
Estatísticas de consumo de energia da IA
Uma previsão recente indica que a IA consumirá mais da metade da eletricidade dos data centers até 2028. À medida que cargas de trabalho com uso intensivo de computação, como a IA generativa, se expandem, a demanda total de eletricidade também deverá aumentar. Explore as principais estatísticas sobre o consumo de energia da IA e as melhores práticas derivadas de pesquisadores e agências líderes em IA. Consumo de energia em data centers de IA.
As 10 melhores ferramentas de geração de avatares por IA
Ao escolher a ferramenta ideal para geração de avatares com IA, as empresas podem levar em consideração os seguintes componentes: Testamos 6 ferramentas de geração de avatares com IA e comparamos seus recursos visuais (resolução e recursos de exportação) e de voz (número de idiomas suportados e disponibilidade de clonagem de voz), bem como seus planos de preços. Resultados da avaliação comparativa de avatares com IA.
15 agentes de IA em ferramentas de marketing e exemplos
Pesquisas mostram que 50% das organizações que utilizam IA generativa planejam lançar programas piloto de IA agente em 2025. Os agentes de IA no marketing representam uma mudança significativa no setor, introduzindo sistemas capazes de raciocinar, tomar decisões e agir com supervisão humana mínima. Esses agentes inteligentes analisam dados de clientes, geram insights acionáveis e coordenam campanhas em múltiplos canais.
Produtividade de agentes de IA: Maximize os ganhos de negócios
A produtividade de agentes de IA está emergindo como um fator mensurável de crescimento dos negócios. Estudos relatam ganhos de produtividade de até 30%, indicando que os agentes podem lidar com etapas processuais, recuperar informações e interagir com sistemas corporativos com precisão consistente. À medida que as organizações integram agentes em fluxos de trabalho rotineiros, elas esperam observar maior produtividade e um uso mais eficiente dos recursos.
Inteligência Artificial Agenética em ITSM: 10 Casos de Uso e Exemplos
A IA agente em ITSM representa uma mudança prática na forma como as organizações gerenciam as operações de TI e a entrega de serviços. Em vez de depender de automação estática ou fluxos de trabalho predefinidos, a IA agente permite o raciocínio contextual, possibilitando que os agentes de IA atuem de forma autônoma em ambientes de TI.
Automação MSP: Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Os provedores de serviços gerenciados (MSPs) lidam com uma carga operacional constante, incluindo gerenciamento de chamados, gerenciamento de patches, integração de novos clientes, monitoramento de alertas, conciliação de faturamento e atualizações de documentação. Essas são tarefas necessárias, mas que consomem muito tempo. A automação muda esse cenário, reduzindo a carga de trabalho manual e o risco de erros humanos, permitindo respostas proativas por meio do monitoramento contínuo do sistema e melhorando os tempos de resposta e a consistência entre os clientes.
Modelos Fundamentais de Séries Temporais: Casos de Uso e Benefícios
Os modelos fundamentais de séries temporais (TSFMs) baseiam-se em avanços em modelos fundamentais de processamento de linguagem natural e visão computacional. Utilizando arquiteturas baseadas em Transformers e dados de treinamento em larga escala, eles alcançam desempenho zero-shot e se adaptam a diversos setores, como finanças, varejo, energia e saúde.
AGI/Singularidade: 9.800 previsões analisadas
A inteligência artificial geral (IAG) ocorre quando um sistema de IA iguala as habilidades cognitivas humanas em todas as tarefas. Com base nas previsões disponíveis, algumas respostas rápidas sobre a IAG: A IAG/singularidade ocorrerá? A IAG é inevitável, segundo a maioria dos especialistas em IA. Quando ocorrerá a singularidade/IAG? Pesquisas recentes com pesquisadores de IA preveem a IAG na década de 2040.
Aprendizado Federado: 7 Casos de Uso e Exemplos
De acordo com análises recentes da McKinsey, os riscos mais prementes da adoção da IA incluem alucinações de modelos, proveniência e autenticidade de dados, não conformidade regulatória e vulnerabilidades na cadeia de suprimentos da IA. A aprendizagem federada (FL) emergiu como uma técnica fundamental para organizações que buscam mitigar esses riscos. Ela permite que os modelos aprendam com dados descentralizados, mantendo as informações sensíveis em sigilo.
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