Cem Dilmegani
Mesleki deneyim ve başarılar
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan uzun bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde 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 yayınlarında yer aldı. [6], [7]Araştırma ilgi alanları
Cem'in çalışmaları, işletmelerin yapay zeka, ajan tabanlı yapay zeka, siber güvenlik (ağ güvenliği, uygulama güvenliği dahil) ve web verileri de dahil olmak üzere verilerdeki yeni teknolojilerden nasıl yararlanabileceğine odaklanmaktadır. Cem'in uygulamalı kurumsal yazılım deneyimi çalışmalarına katkıda bulunmaktadır. Diğer AIMultiple sektör analistleri ve teknoloji ekibi, Cem'e kıyaslama testlerinin tasarlanması, yürütülmesi ve değerlendirilmesinde destek vermektedir.Eğitim
Cem, 2007 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği bölümünden mezun oldu. Mühendislik eğitimi sırasında, o dönemde yaygın olarak "veri madenciliği" olarak adlandırılan ve çoğu sinir ağının birkaç gizli katmana sahip olduğu bir dönemde makine öğrenmesi üzerine çalıştı. 2012 yılında Columbia İşletme Okulu'ndan MBA derecesi aldı. Cem, İngilizce ve Türkçe dillerini akıcı bir şekilde konuşmaktadır. Almanca'da ileri düzeyde, Fransızca'da ise başlangıç düzeyindedir.Dış yayınlar
- Cem Dilmegani, Yapay Zeka Sonrası Bankacılık: Bankalar temel işlevlerini otomatikleştirirken milyonlarca iş risk altında . International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz ve Martin Lundqvist (1 Aralık 2014). Kamu sektörünün dijitalleşmesi: Trilyon dolarlık meydan okuma , McKinsey & Company.
Medya, konferans ve diğer etkinlik sunumları
- Korea24'ün yapay zekâ nedeniyle yaşanan iş kayıplarına ilişkin sorularına verilen yanıtlar, Korea24
- Gayrimenkul ve Teknoloji , Hofstra Üniversitesi Wilbur F. Breslin Gayrimenkul Çalışmaları Merkezi ve Frank G. Zarb İşletme Okulu tarafından 2023 ve 2024 yıllarında sunulmuştur.
- Radar AI oturumu (22 Haziran 2023): "ChatGPT ile Veri Biliminin Etkisini Artırma".
- Atlanta'da Üretken Yapay Zeka Buluşması: Kurumsal Teknoloji için Üretken Yapay Zeka .
Kaynaklar
- Microsoft, IBM ve Google'ın Yapay Zeka Etiği Konusundaki Çabalarını Artırmasının Nedenleri , Business Insider.
- Microsoft, bizden daha akıllı yapay zekâ geliştirmek için OpenAI'ye 1 milyar dolar yatırım yapıyor , Washington Post.
- Yapay Zeka Liderliğini Güçlendirme: Yapay Zeka Üst Düzey Yönetici Araç Seti , Dünya Ekonomik Forumu.
- AB'nin Bilim, Araştırma ve İnovasyon Performansı , Avrupa Komisyonu.
- AB'nin 200 milyar avroluk yapay zeka yatırımı, veri merkezlerine nakit akışını artırıyor ancak çip pazarı hâlâ bir zorluk teşkil ediyor , IT Brew.
- TechCrunch'ın haberine göre, Hypatos belge işleme için derin öğrenme yaklaşımına yönelik 11,8 milyon dolarlık yatırım aldı .
- Business Insider , yapay zeka girişim şirketi Hypatos'un 11 milyon dolar yatırım almak için kullandığı sunum dosyasına özel bir bakış sundu .
Cem Tarafından Son Makaleler
En İyi 10+ İş Yükü Otomasyonu Kullanım Alanı
İş yükü otomasyonu (WLA) araçları, farklı iş platformlarında görevleri planlayarak, yürüterek ve kaydederek iş süreçlerini otomatikleştiren bir yazılım türüdür. Teknoloji verimliliğini, veri yönetimini iyileştirmek ve otomasyon görevlerini bir araya getirerek otomasyon maliyetlerini yönetmek amacıyla hem arka ofis iş akışlarını hem de bazı müşteriyle doğrudan etkileşimli görevleri otomatikleştirmek için kullanılırlar.
ITSM'de Yapay Zekanın En İyi 11 Kullanım Alanı ve Örneği
BT hizmet yönetimi (ITSM) araçlarında yapay zekadan yararlanmak, kuruluşlara şu açılardan destek sağlar: ITSM'de yapay zekanın en iyi 11 kullanım örneğine, örneklerine ve ITSM'de yapay zekadan yararlanmanın faydalarına bakın.
Mobil Cihaz Yönetimi Fiyat Karşılaştırması: 10+ Ürün
Mobil Cihaz Yönetimi (MDM) yazılımının fiyatlandırmasını anlamak çok önemlidir, çünkü maliyeti genellikle kuruluşunuzla birlikte artar. Fiyatlandırma modelleri şunları içerir: Cihaz başına maliyet ve teknisyen başına maliyet. MDM ürünlerini karşılaştırın: MDM fiyat karşılaştırması Sıralama: En ucuzdan en pahalıya. Bu sütunlardaki özelliklerin fiyatlara nasıl yansıdığını inceleyin.
En İyi 10 Yapay Zeka Avatar Oluşturma Aracı
Doğru yapay zeka avatar oluşturma aracını seçerken işletmeler aşağıdaki bileşenleri dikkate alabilir: 6 yapay zeka avatar oluşturma aracını test ettik ve görsel (çözünürlük ve dışa aktarma yetenekleri) ve ses (desteklenen dil sayısı ve ses klonlama özelliği) özelliklerinin yanı sıra fiyatlandırma planlarını karşılaştırdık.
Yapay Zeka Video Fiyatlandırması: Sentez ve Video İçi Yapay Zekayı Karşılaştırın
Yapay zekâ destekli video araçlarının fiyatlandırması, çıktı kalitesi, özelleştirme seçenekleri ve özellikler gibi faktörlerden etkilenerek platformlar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Daha fazla işletme ve içerik üreticisi verimli video üretimi için yapay zekâya yöneldikçe, bu fiyatlandırma modellerini anlamak çok önemli hale geliyor.
2026 Yılında Sanal Gerçeklik Türleri ve Kullanım Alanları
Büyük ölçekli sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) çözümlerini uygulayan endüstriyel şirketlerin %75'i, operasyonel verimlilikte %10'luk bir artış bildirdi. Fortune 500 şirketlerinin benimseme oranının %75'i aşmasıyla, bu teknolojiler deneysel pilot uygulamalardan temel kurumsal altyapıya geçiş yaptı. VR türlerini, kullanım alanlarını ve zorluklarını keşfedin: Sanal Gerçeklik (VR) nedir? Sanal Gerçeklik (VR), kullanımını ifade eder.
En İyi 17 Ajan Operasyon Aracı: AgentNeo, Langfuse ve daha fazlası
Önde gelen AgentOps araçlarını tanıtacağız, ajanları çalıştırmanın zorluklarını özetleyeceğiz ve bir AgentOps otomasyon hattının gözlemlenebilirlik, metrikler ve sorun tespiti yoluyla bunları nasıl ele alabileceğini açıklayacağız. AgentOps hakkında nasıl düşünmeliyiz? Güvenilir ajan tabanlı sistemleri çalıştırmanın zor kısımlarından biri, sistem davranışının her adımda gözlemlenebilir ve izlenebilir olmasını sağlamaktır.
Geonode Proxy'leri 2026: Fiyatlandırma ve Performans
Geonode ve en büyük rakipleri olan Bright Data, Decodo, Webshare ve Oxylabs'yi inceledik. Özellikleri ve fiyatlandırmasına göre Geonode'un belirli proxy kullanım durumlarınız için uygun bir çözüm olup olmadığına karar verin. Geonode alternatifleri karşılaştırması Geonode genel bakış Geonode, konut proxy'leri ve veri merkezi proxy'leri konusunda uzmanlaşmıştır. Proxy hizmet sağlayıcısı iki konut paketi türü sunmaktadır: sınırsız ve kullandıkça öde.
Sağlık Sektöründe Yapay Zekanın 25 Kullanım Alanı ve Örneği
Sağlık sistemleri, artan hasta verisi hacimleri ve kişiselleştirilmiş bakıma yönelik artan talep nedeniyle giderek artan bir baskı altındadır. Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamaları, süreçleri optimize ederek, tanı doğruluğunu artırarak ve hasta sonuçlarını iyileştirerek bu sorunlara güçlü bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır.
Moda Sektöründe Yapay Zekanın En İyi 11 Kullanım Alanı ve Örneği
Yaratıcı darboğazlar, verimsiz tedarik zincirleri ve artan tüketici beklentileriyle karşı karşıya kalan moda markaları, daha akıllı çözümler arıyor. McKinsey, üretken yapay zekanın moda, giyim ve lüks sektörlerindeki işletme karlarını 2028 yılına kadar 275 milyar dolara kadar artırabileceğini tahmin ediyor.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.