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
Kişisel AI Ajanları Oluşturma + 18 Ajan Platformu ve Aracı
We spent the two days experimenting with real-world demos and tools to build personal AI assistants that can handle your tasks, such as scheduling meetings, managing notes, or sorting through emails. We will dive into three main approaches to building and using personal AI assistants, with real-world examples for each: 1.
Ses Metin Dönüştürme Yazılımı: Hume & ElevenLabs
As AI capabilities evolve, text-to-speech (TTS) software is becoming more adept at producing natural, human-like speech. We evaluated and compared the performance of five different TTS and sentiment analysis tools (Resemble, ElevenLabs, Hume, Azure, and Cartesia) across seven core emotion categories to determine which could most accurately, consistently, and comprehensively recognize emotional tones.
En İyi Tasarımdan Kodlama Araçları Karşılaştırıldı: Detaylı Analiz
The design-to-code landscape has transformed with AI-powered tools promising to bridge the gap between visual design and production-ready code. With 82% of developers now using AI coding assistants daily or weekly, the demand for effective design-to-code solutions has never been higher.
Özelliklere Dayalı En İyi 4 Açık Kaynak NGFW Analizi
Teams using NGFWs, AI-driven security, and automation save ~$2M more than those using traditional tools. See open source NGFW as a cost-effective network security solution for comprehensive security: Top 4 open source NGFW comparison Table 1. Key features For details of key features of open source NGFW and their importance, check the ngfw features.
RAG Değerlendirme Araçları: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
When a RAG pipeline retrieves the wrong context, the LLM confidently generates the wrong answer. Context relevance scorers are the primary defense. We benchmarked five tools across 1,460 questions and 14,600+ scored contexts under identical conditions: same judge model (GPT-4o), default configurations, and no custom prompts.
Kodsuz AI: Faydalar, Sektörler & Temel Farklılıklar
No-code AI tools allow users to build, train, or deploy AI applications without writing code. These platforms typically rely on drag-and-drop interfaces, natural language prompts, guided setup wizards, or visual workflow builders. This approach lowers the barrier to entry and makes AI development accessible to users without a programming background.
Otomatik Veri Toplama Araçları ve Kullanım Senaryoları
Automated data collection uses systems to gather, process, and analyze information efficiently. Since automated data comes from multiple sources in various formats, understanding the different types and their origins is essential to implementing it effectively.
Oracle Cloud Altyapısı (OCI) Zamanlayıcı Özellikleri & Alternatifleri
Compare the top Oracle Cloud Infrastructure (OCI) schedulers ranked by integration capabilities, features, and pricing.
İş Yükü Otomasyonu Güvenliği: En İyi Uygulamalar ve Örnekler
Businesses must secure workload automation at every level. The following sections outline key risks, best practices for securing automation environments, and real-world examples that highlight the importance of robust security.
Üretimde XR/AR: 7 Gerçek Hayat Kullanım Örneği
Recent industry research shows that XR device shipments (e.g. lightweight AR or smart glasses for industrial use) grew over 40 % year‑over‑year in 2025. With adoption accelerating, XR technologies are increasingly helping manufacturers improve efficiency, safety, and collaboration. Explore the top 7 use cases of XR/AR in manufacturing with real-world examples.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.