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
Os 15 principais casos de uso e exemplos de IA na logística
Ineficiências persistentes, custos operacionais crescentes e interrupções contínuas na cadeia de suprimentos continuam a desafiar as funções logísticas globalmente. Essas pressões sobrecarregam os sistemas tradicionais, reduzem a confiabilidade dos serviços e limitam a capacidade de escalabilidade das organizações. Em resposta, as empresas estão recorrendo cada vez mais à inteligência artificial para aprimorar a visibilidade de ponta a ponta, fortalecer a resiliência e otimizar as funções principais.
Casos de uso e exemplos de tecnologias de comércio eletrônico
O setor de comércio eletrônico continua a expandir-se em cerca de 10% ao ano, à medida que mais consumidores transferem seus hábitos de compra para o ambiente online e buscam experiências digitais mais rápidas e convenientes. Esse crescimento também é acompanhado por uma concorrência crescente, tornando essencial que as empresas compreendam como a tecnologia está moldando as expectativas dos clientes.
Modelos de Fundamentos Mundiais: 10 Casos de Uso
Treinar robôs e veículos autônomos (VAs) no mundo físico pode ser caro, demorado e arriscado. Os Modelos de Fundamentos Mundiais oferecem uma alternativa escalável, permitindo simulações realistas de ambientes do mundo real. Esses modelos aceleram o desenvolvimento e a implementação em robótica, VAs e outras áreas, reduzindo a dependência de testes físicos. Descubra como os Modelos de Fundamentos Mundiais funcionam, suas aplicações e muito mais.
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.
Modelos de mundo em grande escala: casos de uso e exemplos
Apesar dos avanços em modelos de linguagem de grande escala, a inteligência artificial permanece limitada em sua capacidade de compreender e interagir com o mundo físico devido às restrições das representações baseadas em texto. Os modelos de mundo amplo abordam essa lacuna integrando dados multimodais para raciocinar sobre ações, modelar a dinâmica do mundo real e prever mudanças ambientais.
5 principais diretrizes de IA: pesos e vieses e NVIDIA NeMo
À medida que a IA se integra cada vez mais às operações comerciais, o impacto das falhas de segurança aumenta. Quase todas as violações relacionadas à IA ocorreram em ambientes sem controles de acesso adequados, o que evidencia os riscos de implementações de IA mal gerenciadas. As diretrizes de segurança para IA abordam essa lacuna, definindo limites claros para o uso da IA, apoiando a conformidade regulatória e a responsabilização, e possibilitando uma adoção responsável a longo prazo.
Ferramentas de Observabilidade LLM: Pesos e Vieses, Langsmith
Aplicações baseadas em LLM estão se tornando mais capazes e cada vez mais complexas, dificultando a interpretação de seu comportamento. Cada saída do modelo resulta de instruções, interações com ferramentas, etapas de recuperação e raciocínio probabilístico que não podem ser inspecionados diretamente. A observabilidade de LLM resolve esse desafio, fornecendo visibilidade contínua de como os modelos operam em condições reais.
Os 5 principais serviços de IA para aumentar a eficiência dos negócios
A adoção da IA está crescendo rapidamente. Cerca de 98% das empresas estão experimentando a IA, o que reflete sua crescente acessibilidade e potencial para melhorar as operações. No entanto, apenas 26% avançaram além dos testes para alcançar valor comercial mensurável, mostrando que muitas ainda estão desenvolvendo as capacidades necessárias para escalar a IA de forma eficaz.
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.
Análise comparativa do gerador de texto para vídeo
Um gerador de texto para vídeo é um sistema de IA que transforma instruções escritas em vídeos curtos, gerando elementos visuais, movimento e, às vezes, áudio diretamente da linguagem natural.
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