7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşümü Stratejisi

Yapay zekayı dönüştürmenin yolunu seçmeden önce, liderlerin nereden başlayacaklarını bilmeleri gerekir. Anthropic Ekonomik Endeksi'ni (Mart 2026 sürümü)¹ analiz ettik; 1 milyondan fazla gerçek dünya Claude etkileşimini 3.260 mesleki görevle standart APQC Süreç Sınıflandırma Çerçevesi (PCF) ile eşleştirdik.²

Gerçek dünya yapay zeka maruziyeti ve insan doğrulama sürelerine göre yüksek, orta ve ayrıntılı düzey süreçleri inceleyin; gerçek hayattan yapay zeka dönüşümü kullanım örnekleriyle desteklenmiştir:

Yukarıdaki grafik, tüm 13 üst düzey kurumsal kategoride bir önceliklendirme matrisi sunar.

• Balon boyutu: Temeldeki L4/L5 görevlerinin sayısı.
• Yapay zeka maruziyeti (Y ekseni): O görevi hedefleyen Claude konuşmalarının payı. Daha yüksek konum, bu tür işler için yapay zekanın sahada aktif olarak kullanıldığını gösterir.
• Doğrulama süresi (X ekseni): Nitelikli bir insanın yapay zekanın çıktısını doğrulamak için ihtiyaç duyduğu dakika. Daha düşük süre, insan gözetim maliyetinin düşük olduğu anlamına gelir; bu da yapay zeka dağıtımını daha ucuz ve ölçeklenmesini daha hızlı hale getirir.
• Altın çeyrek: Sol üst, yüksek düzeyde yapay zeka entegrasyonu ve düşük doğrulama maliyetlerini gösterirken; sağ alt düşük yapay zeka kullanımı ve yavaş doğrulamayı gösterir.

Yukarıdaki grafik, her kategori içindeki yüksek kaldıraçlı süreç gruplarını gösterir. Veriler, BT veya Pazarlama gibi yüksek öncelikli bir fonksiyonda bile belirli iş akışlarının çok farklı uygulama profilleri sunduğunu ortaya koymaktadır.

Yukarıdaki grafik, bu süreç gruplarını her kurumsal fonksiyon genelinde tek temel görevlere ve faaliyetlere ayırır. Bu mikro ayrıntılı görünüm, otomasyon dağıtımı sırasında hangi belirli iş akışlarına öncelik verileceğini açıkça belirler.

Yapay zeka dönüşümü için hangi süreçler seçilmeli?

• Bilgi Teknolojileri (BT): Yüksek yapay zeka kullanımı ve yönetilebilir ~60 dakikalık doğrulama döngüsüyle en net öncelik.
  • Seviye 2'de: Uygulama geliştirme ve kod yeniden düzenleme öndedir çünkü otomatik testler insan incelemesini 30 dakikanın altında tutar.
  • Seviye 3'te: Sözdizimi hata ayıklama ve birim testi üretimi, neredeyse sıfır doğrulama ek yüküyle altın çeyrekte yer alır.
• Pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri: 45 dakikanın altında doğrulama süreleriyle yüksek ölçeklenebilir hedefler.
  • Seviye 2'de: İçerik üretimi ve pazar araştırması sentezi, düşük doğrulama ek yükü nedeniyle hızlı dağıtım sunar.
  • Seviye 3'te: Ayrıntılı görev analizi, SEO meta etiketleme ve ilk taslak metin üretiminin en az insan gözetimi gerektirdiğini ortaya koyar.
• Vizyon ve Strateji: Yapay zekanın yoğun kullanıldığı ancak insanların işi iki kez kontrol etmek için hâlâ en uzun süreyi aldığı yüksek maruziyetli bir darboğaz.
  • Seviye 2'de: LLM'ler stratejik iş planlaması için sık sık model taslakları hazırlar. Ancak insan doğrulaması, uygulama öncesinde kritik varsayımları doğrulamak için birkaç saat (180+ dakika) gerektirir.
  • Seviye 3'te: Rekabet ortamı modellemesi, bu doğrulama darboğazının başlıca itici gücüdür.
• Risk, uyumluluk, dış ilişkiler ve varlık yönetimi: Düşük yapay zeka maruziyeti ve uzun doğrulama kuyrukları nedeniyle önceliği düşürülmüş iş akışları.
  • Seviye 2'de: Düzenleyici denetim takibi, yüksek hata maliyetleri nedeniyle geniş otonom kullanımlardan ziyade hedefli nokta çözümlere dayanmalıdır.
  • Seviye 3'te: Yasal sözleşme riski ayrıştırma içeren görevler, gereken yüksek riskli insan incelemesi nedeniyle matrisin alt kısmında düzleşir.

Metodoloji hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yapay Zeka Dönüşümü Nedir?

Yapay zeka dönüşümü, dijital dönüşümden sonraki adımdır. Bir şirket dijital süreçleri benimsedikten sonraki adım, zekâsını geliştirmektir. Bu, bu süreçlerin otomasyon seviyesini ve etkinliğini artıracaktır.

Dönüştürücü yapay zeka, modern işletmenin hem ticari hem operasyonel faaliyetler de dahil olmak üzere tüm yönlerine dokunur. Teknoloji devleri yapay zekayı süreçlerine ve ürünlerine entegre ediyor. Örneğin, Google kendisini “Yapay zeka öncelikli” bir organizasyon olarak adlandırıyor. Teknoloji devlerinin yanı sıra, IDC, yeni organizasyonların en az %90'ı yapay zeka teknolojisini süreçlerine ve ürünlerine dahil edeceğini tahmin ediyor.

Şirketinizin dijital dönüşüm yolculuğunda henüz ilerleme kaydetmediğini düşünüyorsanız, dijital sürdürülebilirlik çözümlerimizi okumaktan kendinizi ücretsiz hissedin.

Yapay zeka dönüşümüne giden adımlar nelerdir?

Aşağıda Fortune 500 şirketleri için en önemli adımları listeledik. Daha küçük firmalar şirket içi ekipleri atlayabilir ve hedefli projeler için danışmanlara güvenmek gibi daha az riskli, daha az yatırım gerektiren yaklaşımları benimseyebilir.

İşte her stratejinin ilgili gerçek hayattan örnek ayrıntılarıyla kısa bir özeti:

1. Yapay zeka benimsemesi için net bir vizyon ve stratejik yol haritası tanımlama

Başarılı bir yapay zeka dönüşümü, üretken yapay zekanın (GenAI), büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve ajan tabanlı yapay zekanın iş sonuçlarını en önemli ölçüde etkileyebileceği kullanım örneklerini belirlemek ve önceliklendirmekle başlar. Kuruluşlar, hangi operasyonel iş akışlarının otomasyona en uygun olduğunu ve insan uzmanlığının yapay zeka yoluyla nasıl etkili şekilde geliştirilebileceğini değerlendirerek başlamalıdır.

Bu, tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesini, veri analizinin kolaylaştırılmasını veya geniş, yapılandırılmamış dataset'lerden içgörülerin sentezlenmesini içerebilir. Önemli olan, bu kullanım örneklerini genel stratejik hedeflerle uyumlu hale getirerek her yapay zeka girişiminin somut sonuçlar doğurmasını ve daha yüksek yatırım getirisine katkıda bulunmasını sağlamaktır.

Vaka çalışması: JPMorgan Chase'in DocLLM'i, sözleşme analizini dönüştürmek için GenAI'dan yararlanmayı göstermektedir. İnceleme sürecini otomatikleştirerek bankanın manuel inceleme süresini %85'e kadar azalttığı ve hataları önemli ölçüde en aza indirdiği bildirilmiştir. Bu tür yüksek etkili girişimler kritik kaynakları ücretsiz hale getirir; böylece uzmanlar rutin görevlere takılmak yerine stratejik kararlara odaklanabilir. ³

2. Hibrit yapay zeka uzmanlık ağı oluşturun

2025'te yapay zeka dönüşümünü yönlendirmek isteyen kuruluşlar, en son teknik yeteneğe ve alana özgü bilgiye erişebildiklerinden emin olmalıdır. Hibrit bir yapay zeka ağı kurmak, OpenAI gibi harici yapay zeka laboratuvarlarının ve satıcılarının uzmanlığını iç ekiplerin beceri geliştirmesiyle birleştirmek anlamına gelir. Bu kombinasyon, organizasyona en ileri yapay zeka yeteneklerini kazandırdığı ve bu teknolojilerin benzersiz iş zorluklarına nasıl uyarlanabileceğine dair derin bir anlayış geliştirdiği için gereklidir.

Vaka çalışması: Airbus, GitHub gibi araçlarda yaklaşık 10.000 mühendisi eğitmeye yatırım yaptı. Bu çaba, uçak tasarım simülasyonlarını etkileyici bir şekilde %40 hızlandırdı; bu da iç beceri geliştirme ile dış ortaklıkların önemli verimlilik kazanımları sağlayabileceğini gösterdi.⁴

Şirketler, yöneticilerden kıdemsiz mühendislere kadar rollere göre uyarlanmış kapsamlı eğitim programlarına yatırım yaparak sürekli öğrenme ve inovasyon kültürünü teşvik edebilir.

Ayrıca, süreç madenciliği uygulamak, kolayca elde edilebilir ve etkili projelerden biridir. Bir süreç madenciliği aracıyla işletmeniz mevcut verimsizlikleri tespit edebilir ve tasarruf sağlamak ya da müşteri deneyimini iyileştirmek için süreçleri otomatikleştirebilir veya iyileştirebilir. Bazı süreç madenciliği araçları, bir organizasyonun dijital ikizini (DTO) oluşturarak şirketin süreçlerine uçtan uca bir genel bakış sağlar ve gerçek ile varsayımsal senaryoları karşılaştırmak için simülasyon yapılmasına olanak tanır.

3. Uçtan uca otomasyon için ajan tabanlı yapay zekayı devreye alın

Ajan tabanlı yapay zeka kavramı, sürekli insan müdahalesi olmadan çok adımlı iş akışlarını yürütebilen otonom sistemlerin devreye alınması etrafında şekillenir. Şirketler, yapay zeka ajanlarını iş süreçlerine entegre ederek karmaşık karar alma ve yürütme zincirlerini otomatikleştirebilir. Bu strateji operasyonel verimliliği optimize eder ve çalışanların odaklarını yaratıcı ve stratejik düşünme gerektiren daha üst düzey görevlere yönlendirmelerini sağlar.

Vaka çalışması: Unilever'in bir yapay zeka tedarik ajanını devreye alması, otonom sistemlerin tedarik zinciri yönetimini nasıl köklü şekilde değiştirebileceğini göstermektedir. Yapay zeka ajanı tedarikçilerle müzakere edebilir ve yılda 250 milyon dolara kadar tasarruf sağlayabilir. Bu vaka çalışması, yapay zeka ajanlarının operasyonları kolaylaştırma ve çeşitli fonksiyonlarda maliyet verimliliğini optimize etme konusundaki muazzam potansiyelini vurgulamaktadır. ⁵

4. Sorumlu yapay zeka koruma önlemlerini yerleştirin

Yapay zekanın iş operasyonlarının her alanına artan entegrasyonuyla birlikte, etik kullanımı sağlamak ve önyargıyı önlemek hiç bu kadar önemli olmamıştı. Sorumlu yapay zekayı yerleştirmek, yapay zeka çıktılarını doğruluk, adalet ve düzenleyici uyumluluk açısından izleyen sağlam gözetim çerçeveleri oluşturmak anlamına gelir. Bu proaktif yaklaşım, kamu güvenini korumak ve yapay zeka sistemlerinin şeffaf ve etik çalışmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir.

Sorumlu yapay zeka uygulamasına ilişkin bir vaka çalışması, CVS Health'in Amazon Bedrock için AWS Guardrails kullanımıdır. Kritik modelleri ve denetim mekanizmalarını entegre ederek CVS Health, eczane chatbot'larının katı FDA yönergelerine sürekli olarak uymasını sağlarken önyargılı sonuç risklerini de azaltır. Bu tür uygulamalar, risklerin yüksek olduğu ve herhangi bir sapmanın ciddi sonuçlar doğurabileceği sağlık hizmetleri ve diğer hassas sektörlerde kritik öneme sahiptir. ⁶

5. Veri odaklı yapay zekada uzmanlaşın

Yapay zeka girişimlerinin başarısı, verilerin kalitesine ve yönetimine dayanır. Ustalık gerektiren veri odaklı bir strateji, yapay zeka modellerinin yüksek kaliteli, ilgili ve iyi düzenlenmiş dataset'lerle eğitilmesini sağlamak için üstün veri yaşam döngüsü yönetimi uygulamalarına yatırım yapmayı içerir. Böyle bir temel olmadan, en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile düşük performans gösterebilir ve güvenilmez çıktılar üretebilir.

Vaka çalışması: Mayo Clinic'in Medical-GPT'si, veri odaklı yapay zekanın örnek bir uygulamasıdır. Anonimleştirilmiş hasta etkileşimleri ve alana özgü verilerle eğitilen Medical-GPT sistemi, genel amaçlı modellerden daha iyi performans göstererek tıp alanında daha doğru ve bağlama uygun içgörüler sağlamıştır. Bu başarı, yapay zekanın potansiyelini tam olarak kullanmak için veri düzenleme ve yönetiminde uzmanlaşmanın önemini vurgulamaktadır. ⁷

6. Yapay zeka destekli inovasyon

Yapay zekada inovasyon tek seferlik bir çaba değil, yinelemeli testlerden ve hızlı prototiplemeden yararlanan sürekli bir süreçtir. Yapay zeka destekli inovasyon sprintleri, yeni fikirleri organizasyon genelinde ölçeklendirmeden önce hızla test etmek ve doğrulamak için stratejik bir yaklaşım sunar. Bu sprintler, şirketlerin pazarlama içerik üretimi, kestirimci bakım ve müşteri hizmetleri iyileştirmeleri genelinde GenAI uygulamalarını denemelerini sağlar.

Vaka çalışması: L'Oréal, bu stratejinin ilgi çekici bir örneğini sunmaktadır. Hedefli yapay zeka inovasyon sprintleri yürüterek L'Oréal, trend analizi ve ürün fikri geliştirme için ChatGPT-4 gibi araçları kullanarak ürün geliştirme döngülerini 18 aydan 4 haftaya düşürebildi. Bu yaklaşım inovasyon sürecini hızlandırır ve yeni ürünler ile hizmetler için pazara sunma süresini kısaltır. ⁸

7. Modüler yapay zeka ile ölçeklendirme

Modüler bir yapay zeka mimarisi, kuruluşların OpenAI'nin araç paketinden açık kaynaklı çözümlere kadar birden fazla yapay zeka modelini ölçeklenebilir bir sisteme entegre etmelerine olanak tanır. Bu, işletmelerin tek bir satıcıya bağımlı olmamasını ve yeni gelişmeler ortaya çıktıkça bunları benimseyebilecek konumda olmasını sağlar.

Vaka çalışması: Samsung'un Gauss LLM'i, modüler bir mimariyi uygulamada göstermektedir. Çeşitli yapay zeka modellerini entegre ederek Samsung, kod üretiminden müşteri desteğine kadar çeşitli görevleri optimize etmiştir. Bu entegre yaklaşım yalnızca sistemin genel performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda organizasyonun önemli ölçüde yeniden çalışma olmadan yeni modellere veya teknolojilere hızla geçebilmesini sağlar. ⁹

Yapay zeka dönüşümünün önündeki engeller nelerdir?

Yapay zeka dönüşümünün karşılaştığı başlıca engeller şunlardır:

• Kuruluşta yetersiz yapay zeka yeteneği ve deneyimi.
• Veri kalitesi sorunları ve yetersiz veri.
• Uygulanabilir iş kullanım örneklerini belirlemede güçlükler.
• Şirket kültürü çoğu zaman yapay zekanın değerini fark edemez.

En iyi uygulamalar nelerdir?

Mevcut araştırma ve görüşmelerin incelenmesine dayanarak:

1. Net hedefler belirleyin: Yapay zekanın çözebileceği belirli iş zorluklarını belirleyin ve bu girişimlerin stratejik hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlayın.
2. Sağlam bir entegrasyon çerçevesi oluşturun: Veri yönetişimi, model eğitimi, BT entegrasyonu, performans izleme ve düzenleyici uyumluluk için net yönergeler belirleyin.
3. Pilot projelerle başlayın: Ölçeklendirmeden önce yapay zekanın etkinliğini değerlendirmek, içgörü toplamak ve riskleri en aza indirmek için küçük ölçekli pilotlar başlatın.
4. Sürekli yineleme uygulayın: Yapay zeka performansını düzenli olarak değerlendirin, kullanıcı geri bildirimi toplayın ve gelişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için modelleri iyileştirin.
5. Uzmanlarla ortak olun ve iç beceriler geliştirin: Sürdürülebilir dönüşümü sağlamak için ekibinizi beceri geliştirmeye yatırım yaparken deneyimli LLM satıcılarıyla iş birliği yapın.
6. Güvenlik ve etik uygulamalara öncelik verin: Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca önyargıları ele alın, şeffaflığı sağlayın ve güçlü veri gizliliği önlemleri uygulayın.
7. Çapraz fonksiyonel iş birliğini teşvik edin: Yapay zeka girişimlerini daha geniş iş stratejileriyle uyumlu hale getirmek için departmanlar arası iletişimi ve ekip çalışmasını teşvik edin.
8. Kullanıcı deneyimine odaklanın: Mevcut iş akışlarıyla kolayca entegre olan sezgisel araçlar tasarlayın ve kullanıcı benimsemeyi aktif olarak teşvik edin.
9. Geleceğe dayanıklı bir strateji benimseyin: Sürekli öğrenmeyi mümkün kılan, yeni teknolojilere uyum sağlayan ve tek bir satıcıya bağımlılığı azaltan esnek mimariler oluşturun.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka süreç dönüşümü metodolojisi

Bu görünümü oluşturmak için üç kamuya açık dataset'i birleştirdik.

Bu üç dataset şunlardır:

• Anthropic Ekonomik Endeksi (AEI): Anthropic'in, Claude'un gerçek dünyada nasıl kullanıldığını ölçen araştırma dataset'idir. Mart 2026 sürümü, görev türüne göre etiketlenmiş bir milyondan fazla konuşmayı kapsar. Bize yapay zekanın bugün hangi görevlere uygulandığını gösterir.
• O*NET: ABD Çalışma Bakanlığı'nın meslekler veri tabanıdır. Her iş için ilgili belirli görevleri listeler (örneğin, bir muhasebeci için "rapor hazırlamak üzere mali kayıtları analiz edin"). Bize insanların aslında ne tür işler yaptığını gösterir.
• APQC Süreç Sınıflandırma Çerçevesi (PCF): "Mali Kaynakları Yönetin" gibi geniş kategorilerden "ödenecek hesapları işleyin" gibi bireysel faaliyetlere kadar beş hiyerarşi düzeyinde (L1'den L5'e) düzenlenen kurumsal iş süreçlerinin standart taksonomisidir. Bize işletmelerin işi nasıl organize ettiğini gösterir.

Zorluk: AEI mesleki görevlere göre düzenlenmiştir; oysa işletmeler süreç taksonomileriyle düşünür. Bu ikisini birbirine bağlamamız gerekiyordu.

Adım 1: AEI'yi mesleki görevlere bağlayın

24 Mart 2026 AEI sürümünü aldık ve küresel örneği kullandık. Her görev için önceliklendirmeyle ilgili metrikleri çektik: yapay zekanın ne sıklıkla kullanıldığı, insanların onunla nasıl iş birliği yaptığı (delege etme, yineleme, doğrulama veya öğrenme), yapay zekanın ne kadar otonom çalıştığı, gereken tipik eğitim düzeyi, insanların görevi yapabilecekleri bir şey olarak bildirip bildirmediği ve yapay zekanın ne sıklıkla başarılı olduğu.

AEI her görevi O*NET görev ifadelerindeki tam ifadeyle etiketlediği için bağlantı doğrudandır. Görevlerin yaklaşık %7'si birden fazla meslekte görülür. Bu durumlarda listelenen ilkini kullandık.

Adım 2: Mesleki görevleri kurumsal süreçlerle bağlayın

Bu adım daha zordur çünkü aynı görev birden fazla iş sürecinde yer alabilir ve ifadeler O*NET ile PCF arasında nadiren tam olarak eşleşir. Bunu iki katmanda çözdük:

• Aday havuzunu filtreleyin. 13 üst düzey PCF kategorisinin her biri için makul şekilde bu tür işi yapan meslekleri koruduk. Örneğin, "Vizyon ve Strateji Geliştirin" üst düzey yöneticiler, yönetim analistleri ve pazar araştırma analistleriyle sınırlandırıldı. Bu filtreyi standart ABD meslek kodlama sistemini kullanarak tüm 13 kategori için manuel olarak oluşturduk.
• Havuz içindeki en iyi eşleşmeyi bulun. Her O*NET görev tanımının her PCF süreç tanımıyla ne kadar yakın eşleştiğini puanlamak için bir cümle benzerliği modeli (yaygın olarak kullanılan MiniLM adlı açık kaynaklı bir model) kullandık. Her PCF süreci için en yüksek puanlı eşleşme seçildi.

Eşleşme güveni

Her eşleşme 0 ile 1 arasında bir benzerlik puanı aldı:

• Yüksek güven (0.65 veya üzeri puan): 306 eşleşme (%20)
• Orta güven (0.50 - 0.65): 1.037 eşleşme (%66)
• Düşük güven (0.35 - 0.50): 220 eşleşme (%14)
• Güvenilir eşleşme yok (0.35'in altında): 5 eşleşme

Tüm 1.568 ayrıntılı PCF satırı (L4 faaliyetleri ve L5 görevleri) bir eşleşme aldı. Daha yüksek seviyeler (L1'den L3'e) doğrudan eşleştirme için çok soyuttur ve hiyerarşi ile gruplama için kullanılır.

Yukarıda çizdiğimiz veriler şunlardır:

Şunu unutmayın: Tablo tüm dataset'i gösterirken, grafikler daha iyi okunabilirlik için sıfır yapay zeka maruziyeti olan görevleri hariç tutar.

Neleri hariç tuttuk ve neden

• AEI, örneklem haftasında güvenilir sonuçlar çıkarmak için yeterli sayıda konuşmada görünen görevler için kullanım verileri raporlar.
• Eşleşen süreçlerin %57'si için karşılık gelen O*NET görevi bu eşiğin altında kaldı; bu nedenle yapay zeka benimsemesinin kesin düzeyini belirleyemiyoruz.
• Bunları tahmin etmek yerine grafiklerden hariç tuttuk. Bunlar mutlaka düşük öncelikli değildir; onları konumlandırmak için kanıtımız yok.
• Grafikler, hem yapay zeka maruziyeti hem de doğrulama süresinde ölçülebilir sinyal aldığımız 327 süreci göstermektedir.

Yapay zeka hakkında daha fazlası için

Yapay zekanın işinizi nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için diğer yapay zeka makalelerimize göz atmaktan ücretsiz çekinmeyin.

• En İyi Yapay Zeka Kullanım Örnekleri / Uygulamaları
• En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşümü Stratejisi}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

2 güncelleme

1. 202511 Nis

   Girişten bir kaynak kaldırıldı.

2. 202214 Haz

   IBM Process Mining, 'AI Dönüşümü Nedir?' bölümüne eklendi.

Referans Linkleri

1.

The Anthropic Economic Index \ Anthropic

2.

Process Frameworks | APQC

3.

DocLLM: JPMorgan’s New AI for Visually Rich Multimodal Document Intelligence | by My Social | 𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨 | Medium

𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨

4.

The economic impact of the AI-powered developer lifecycle and lessons from GitHub Copilot - The GitHub Blog

5.

How AI is transforming Unilever Ice Cream’s supply chain | Unilever

6.

Generative AI Data Governance – Amazon Bedrock Guardrails – AWS

7.

Mayo Clinic’s Healthy Model for AI Success

8.

L’Oréal Is Using Gen AI To Boost Product Personalization | Cross-Border Commerce Europe

9.

Samsung Developer November Newsletter: Samsung Electronics Reveals the Samsung Gauss Generative AI Model and Other Latest News

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Laurel

Jun 17, 2021 at 15:22

Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.

Yanıtla