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
Yapay Zeka Destekli Tedarik Süreçlerine İlişkin 10 Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması
Yapay zekanın (YZ) faydaları daha geniş bir kitle tarafından takdir edildikçe, farklı sektörlerdeki YZ kullanım alanlarının sayısı her geçen gün artmaktadır. Tedarik sektöründeki YZ de farklı değildir.
MCP Bellek Performans Testi ve Eğitim Kılavuzu ile Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay zekâ ajan oturumları boyunca bağlamı gerçekten koruyup geri alabilenleri ölçmek için dört Model Bağlam Protokolü (MCP) bellek sunucusunu test ettik. LangChain'in ReAct Agent'ını kullanarak her sunucuyu bağladık, standartlaştırılmış çoklu oturum görüşmeleri gerçekleştirdik ve bellek işlemi doğruluğuna göre puanlandırdık. Ayrıca Claude ve Cursor'ı OpenMemory MCP aracılığıyla bağlayan çalışan bir demo da oluşturduk.
Sentetik Kullanıcılar Açıklanıyor: En İyi 7 Yapay Zeka Kullanıcı Araştırma Aracı
Geleneksel kullanıcı araştırmaları haftalar sürer: katılımcıların bulunması, oturumların planlanması ve transkriptlerin manuel olarak kodlanması. Sentetik kullanıcı platformları, lojistikle uğraşmadan görüşme yapabileceğiniz, anket uygulayabileceğiniz ve test edebileceğiniz yapay zeka destekli kişilikler oluşturarak bu süreci saatlere indirir. 10'dan fazla yapay zeka araştırma platformunu değerlendirdikten ve bağımsız doğrulama çalışmalarını inceledikten sonra, en pratik kullanım durumunun olduğunu tespit ettik.
En İyi 7 Açık Kaynaklı DLP Yazılımı
Açık kaynaklı DLP yazılımları veri koruması için uygulanabilir çözümler sunarken, büyük işletmeler genellikle gelişmiş merkezi anahtar yönetimi ve bulut tabanlı dağıtım seçenekleri için kapalı kaynaklı DLP yazılım çözümlerine yönelmektedir. Aşağıda, tespit doğruluğu, dağıtım karmaşıklığı ve topluluk desteği açısından değerlendirilmiş en iyi beş açık kaynaklı DLP aracı yer almaktadır.
2026'da Piyasaya Sürülecek 20 Chatbot Şirketi
Piyasada 200'den fazla chatbot platformu varken, seçim yapmak kolay değil. Doğru tedarikçi üç şeye bağlıdır: ekibinizin nasıl geliştirmek istediği (sürükle-bırak mı yoksa kod mu), hangi sistemlere bağlanmanız gerektiği ve gerçekte ne kadar konuşma hacmiyle ilgilendiğiniz. Üretim uygulamaları oluşturmak için en yaygın kullanılan 20 chatbot platformunu karşılaştırdık.
Silahsızlandırılmış Bölge (DMZ): Örnekler ve Mimari
Demilitarize Bölge (DMZ) ağı, bir kuruluşun herkese açık hizmetlerini içeren bir alt ağdır. Genellikle İnternet olan güvenilmeyen bir ağa açık bir nokta görevi görür. DMZ'ler, ev yönlendiricilerinden kurumsal ağlara kadar çeşitli ortamlarda, herkese açık hizmetleri izole etmek ve iç sistemleri korumak için kullanılır. DMZ'ler (demilitarize bölgeler), herkese açık hizmetleri barındırırken, iç sistemleri izole eder.
Üretken Yapay Zeka Destekli ERP Sistemleri: 10 Kullanım Örneği ve Faydaları
Kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımı, işletmelerin farklı departmanlardaki süreçleri görmelerine ve böylece daha akıllı kararlar almalarına yardımcı olur. Üretken yapay zeka, RPA gibi teknolojilerle birlikte ERP süreçlerini geliştirme potansiyeline sahiptir.
En İyi 20 RPA SAP Kullanım Örneği ve Senaryosu
SAP, yaklaşık 31 milyar Euro'luk geliriyle en eski ve en değerli ERP sistemlerinden biridir. Birçok alanda otomasyon sunan bir ERP paketi olmasına rağmen, SAP süreçlerinin çoğu muhasebe süreçleri, işlem yönetimi ve raporlama gibi manuel ve tekrarlayıcıdır. Bu durum, RPA'yı SAP'yi otomatikleştirmek ve kaynakları daha yüksek değerli alanlara yönlendirmek için mükemmel bir aday haline getiriyor.
Büyük Dil Modeli Eğitimi
Mevcut LLM'lerin kurumsal iş akışlarına entegrasyonu giderek yaygınlaşıyor. Bununla birlikte, bazı işletmeler belirli görevler için performansı iyileştirmek amacıyla özel veriler üzerinde eğitilmiş özel modeller geliştiriyor. Bu tür modellerin oluşturulması ve sürdürülmesi, uzman yapay zeka yetenekleri, büyük eğitim veri kümeleri ve bilgi işlem altyapısı dahil olmak üzere önemli kaynaklar gerektirir ve bu da maliyetleri milyonlarca dolara çıkarabilir.
Test Otomasyonu Dokümantasyonu ve En İyi Uygulamalar
Yazılım test ve geliştirme süreçlerinde uygulamaların kalitesini ve güvenilirliğini sağlamak için test otomasyonu hayati önem taşır. İşletmeler ve QA ekipleri, manuel testlerden otomasyon testlerine geçiş yapmaktadır çünkü otomasyon şu avantajları sağlar: Genellikle gözden kaçan şey, test otomasyonunun faydalarını en üst düzeye çıkarmada etkili dokümantasyonun rolüdür.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.