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
Bulut İş Yükü Otomasyonu: En İyi Yazılımlar ve Kullanım Alanları
İşletmeler, hibrit bulut stratejisini benimseyerek maliyetleri yönetirken esnekliklerini artırıyor. Statista'ya göre, sektörler bulut iş yüklerini artırdı ve COVID-19 pandemisine yanıt olarak bir yükseliş yaşadı.
En İyi 10 Mobil DLP Uygulama Yöntemi ve Örnek Olay İncelemesi
Çalışanlar dosyalara erişiyor, e-posta gönderiyor ve akıllı telefonlar ve tabletler gibi mobil cihazlarda iş uygulamalarını kullanıyor; bu da yeni riskler yaratıyor. Mobil cihazlar, taşınabilirlikleri, bulut sistemlerine erişimleri ve çeşitli uygulamaları nedeniyle genellikle DLP yazılımları için güvenlik açıkları oluşturuyor.
Automic Automation'a En İyi 7 Alternatif
Automic Automation, WLA pazarında öne çıkan bir iş yükü otomasyon aracıdır. Bununla birlikte, işletmelerin benzersiz ve genellikle niş gereksinimleri göz önüne alındığında, çeşitli alternatifleri araştırmak önemlidir.
En İyi 7 Windows Görev Zamanlama Yazılımı
AIMultiple olarak, iş zamanlama araçlarını sürekli olarak kullanıyor ve performans testlerinden geçiriyoruz. Örneğin, her dakika çalışan yaklaşık 20 cron işini ve daha seyrek çalışan yaklaşık 30 işi yönetmek için crontab kullanıyoruz. Deneyimlerimize dayanarak, özelliklerine, fiyatlarına ve pazar varlığına göre en iyi Windows iş zamanlama yazılımlarını seçtik.
2026'da 50'den fazla Yapay Zeka Aracını Karşılaştırın
Geçtiğimiz çeyreği, kodlama, müşteri hizmetleri, satış, araştırma ve iş akışlarında yapay zeka ajanlarını test ederek geçirdik. Satıcı pazarlama materyallerini okumak yerine, bu araçları günlük olarak kullanarak neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını gördük. Günümüzdeki çoğu araç, otomatik pilot değil, yardımcı pilot görevi görüyor.
Kurumsal İş Yükü Otomasyonu için Control-M
BMC Software'in Control-M ürünü, ekiplerin ana bilgisayarlar, bulut ve hibrit sistemler de dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda veri ve uygulama iş akışlarını koordine etmelerine ve otomatikleştirmelerine yardımcı olur. Kullanıcılara işleri planlamak, ilerlemeyi izlemek ve bağımlılıkları yönetmek için tek bir yer sunar. Platform ayrıca popüler bulut hizmetleri, veri araçları ve DevOps sistemleriyle bağlantı kurarak üretim yönetimini kolaylaştırır.
in '26'te Yönetim Danışmanlığının Geleceği: Yapay Zeka MBB'yi (Yönetim Danışmanlığı ve İşletme Danışmanlığı) Altüst Edecek mi?
Yönetim danışmanlığı, sektör lideri McKinsey'nin 10 milyar dolardan fazla gelir elde ettiği tahmin edilen, dünyanın en büyük sektörlerinden biridir. McKinsey, 1926'daki kuruluşundan bu yana sayısız değişime göğüs germiştir.
Dikkate Alınması Gereken En İyi 6 RPA Alternatifinin Artıları ve Eksileri
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), kural tabanlı süreçlerin %70-80'ine kadarını otomatikleştirebilen faydalı bir teknolojidir. Bununla birlikte, şirketlerin yaklaşık %40'ı RPA uygulamasından sonra maliyet düşürme beklentilerine ulaşamamaktadır. Bunun nedeni, RPA'nın her süreç için uygun olmaması ve RPA uygulamasının maliyetli gibi potansiyel dezavantajlarının bulunmasıdır.
Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırma Testi
Yapay zekâ kodlama araçlarının kullanımının artmasıyla birlikte, kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı.
Tekrarlanabilir Yapay Zeka: Neden Önemli ve Nasıl Geliştirilebilir?
Tekrarlanabilirlik, bilimsel yöntemlerin temel bir yönüdür ve araştırmacıların bir deneyi veya çalışmayı tekrarlamalarına ve aynı metodolojiyi kullanarak tutarlı sonuçlar elde etmelerine olanak tanır. Bu ilke, sonuçların tekrarlanabilmesinin model ortamlarında istikrarlı çıkarım sağladığı yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarında da aynı derecede hayati öneme sahiptir.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.