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
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.
Compare as receitas de IA em toda a cadeia de valor.
O mercado de IA expandiu-se rapidamente em todas as quatro camadas (dados, computação, modelos e aplicações). Por exemplo, a receita do data center da NVIDIA saltou de US$ 47,5 bilhões para US$ 115,2 bilhões em um único ano; a OpenAI atingiu cerca de US$ 13 bilhões em receita anual; e a Anthropic aproximou-se de US$ 7 bilhões em receita recorrente anual (ARR). Acompanhamos os dados de receita de mais de 100 empresas de IA.
Ética da IA Generativa: Como Gerenciá-la
A IA generativa levanta preocupações importantes sobre como o conhecimento é compartilhado e confiável. A Britannica, por exemplo, entrou com um processo contra a Perplexity, alegando que a empresa copiou ilegal e conscientemente o conteúdo verificado por humanos da Britannica e fez uso indevido de suas marcas registradas sem permissão. Explore quais são as preocupações éticas da IA generativa e as melhores práticas para gerenciá-las. 1.
Inteligência Artificial em Vendas: 15 Casos de Uso e Exemplos
A inteligência artificial pode aprimorar os processos de vendas, desde a geração de leads até a previsão de vendas, ajudando as empresas a superar baixas taxas de conversão e longos ciclos de vendas.
Simulação de público: os modelos de aprendizagem de línguas (LLMs) conseguem prever o comportamento humano?
Em marketing, avaliar a precisão com que os Modelos de Aprendizagem Baseados em Leigos (LLMs) preveem o comportamento humano é crucial para avaliar sua eficácia em antecipar as necessidades do público e reconhecer os riscos de desalinhamento, comunicação ineficaz ou influência não intencional. A simulação de público com LLMs permite a modelagem de públicos virtuais, ajudando as organizações a antecipar reações a conteúdo ou produtos sem depender de pesquisas dispendiosas ou grupos focais.
Comparação de softwares de controle remoto: NinjaOne e Acronis
Testamos os 3 principais softwares de controle remoto (também conhecidos como softwares de acesso remoto) para avaliar a interface do usuário e a experiência geral de controle remoto, a qualidade do controle remoto, os protocolos e os recursos exclusivos: Pontos fortes e fracos com base em nossas observações. É necessário instalar um agente para cada ferramenta testada neste benchmark.
Cientista de IA: Automatizando o Futuro da Descoberta Científica
Cientistas de IA representam um grande avanço rumo à descoberta científica totalmente automatizada, com o objetivo de realizar todo o processo de pesquisa de forma independente. Ao contrário das ferramentas tradicionais, esses laboratórios automatizados podem acelerar os processos de pesquisa, gerando hipóteses, projetando e executando experimentos, interpretando resultados e comunicando descobertas.
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.
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.
Comparação de modelos de visão de grande porte: GPT-4o vs YOLOv8n
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