Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
300 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Cem, yaklaşık on yıldır AIMultiple'da baş analisttir.

Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5]

Profesyonel deneyim & başarılar

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır. [6], [7]

Araştırma ilgi alanları

Cem'in çalışmaları kurumsal yapay zeka ve yazılıma odaklanmaktadır.

Cem'in uygulamalı kurumsal yazılım deneyimi, çalışmalarına katkıda bulunmaktadır. Diğer AIMultiple endüstri analistleri ve teknoloji ekibi, kıyaslamaların tasarlanması, yürütülmesi ve değerlendirilmesinde Cem'i desteklemektedir.

Eğitim

2007 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuştur. Mühendislik eğitimi sırasında, o dönemde yaygın olarak "veri madenciliği" olarak adlandırılan ve çoğu sinir ağının birkaç gizli katmana sahip olduğu bir zamanda makine öğrenimi üzerine çalışmıştır.

2012 yılında Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Cem, İngilizce ve Türkçe'yi akıcı bir şekilde konuşabilmektedir. Almanca'da ileri seviyede, Fransızca'da başlangıç seviyesindedir.

Dış yayınlar

Medya, konferans & diğer etkinlik sunumları

  • 25 Nisan 2026'da Court Lewis'in AGI hakkındaki sorularını yanıtlayarak American Variety Radio'da konuk oldu.
  • 5 Kasım 2025'te Korea24'ün yapay zeka nedeniyle iş kaybı hakkındaki sorularını yanıtladı. Kayıt şu adreste mevcuttur: Korea24
  • 2023 ve 2024 yıllarında Hofstra Üniversitesi Wilbur F. Breslin Gayrimenkul Çalışmaları Merkezi ve Frank G. Zarb İşletme Fakültesi tarafından sunulan Gayrimenkul ve Teknoloji.
  • Radar AI oturumu (22 Haziran 2023): "ChatGPT ile Veri Bilimi Etkisini Artırma".
  • Generative AI Atlanta buluşması: Kurumsal Teknoloji için Üretken Yapay Zeka.

Kaynaklar

  1. Microsoft, IBM ve Google Neden Yapay Zeka Etiği Konusunda Çabalarını Artırıyor, Business Insider.
  2. Microsoft, bizden daha zeki yapay zeka geliştirmek için OpenAI'ye 1 milyar dolar yatırım yapıyor, Washington Post.
  3. Yapay Zeka Liderliğini Güçlendirme: Yapay Zeka C-Suite Araç Kiti, Dünya Ekonomik Forumu.
  4. AB'nin Bilim, Araştırma ve Yenilik Performansı, Avrupa Komisyonu.
  5. AB'nin 200 milyar €'luk yapay zeka yatırımı veri merkezlerine nakit akıtıyor, ancak çip piyasası zorluk olmaya devam ediyor, IT Brew.
  6. Hypatos, belge işlemeye derin öğrenme yaklaşımı için 11,8 milyon dolar aldı, TechCrunch.
  7. Yapay zeka girişimi Hypatos'un 11 milyon dolar toplamak için kullandığı sunum destesine özel erişim sağladık, Business Insider.

Cem Tarafından Son Makaleler

Yapay Zeka
Kıyaslama
12 Ağu

LLM Kullanım Durumlarına Göre Gecikme Karşılaştırması

En iyi 11 büyük dil modelini toplam 1.320 istek ile test ettik, akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri birbirinden ayırdık ve ilk token gecikmesini, token başına gecikmeyi ve toplam yanıt süresini ölçtük. Gecikmeyi nasıl ölçtüğümüze dair ayrıntıları burada bulabilirsiniz. Akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri ayrı olarak raporluyoruz. Akıl yürüten modeller, ilk görünür yanıttan önce…

Yapay Zeka
Özellik Karşılaştırması
12 Ağu

En İyi LLMOps Araçları ve MLOPs ile Karşılaştırması

LLMOps platformları, büyük dil modellerinin operasyonel tarafını yönetir: dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimi. Çeşitli kullanım durumları için en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak amacıyla en iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve birbirlerinden nasıl ayrıldıklarını inceledik. Her bir metriğin detaylı açıklaması aşağıda verilmiştir: LLMOps platformları, şunları sağlayarak LLM'lerin yaşam döngüsünü destekler: LLMOps platformları…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
12 Ağu

En İyi 5 Açık Kaynaklı Agentic AI Framework'ü

4 popüler açık kaynaklı agentic framework'ü, uçtan uca gecikme, token tüketimi ve mimari farklılıkları ölçerek 2.000 çalıştırma (5 görev, framework başına 100 çalıştırma) üzerinde test ettik. Framework'lerin kendilerinin agent davranışını nasıl etkilediğini ve bunun gecikme ile token tüketimi üzerindeki sonuçlarını inceledik. LangGraph, tüm görevlerde en düşük gecikme değerlerine sahip en hızlı framework iken, LangChain en…

Otonom Yapay Zeka
İçgörü
12 Ağu

Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İşbirliğinin Geleceği

Ajan mimarileri hakkında çok şey yazılmış olsa da, gerçek dünyadaki üretim sınıfı uygulamalar sınırlı kalmıştır. Bu yazı, bir McKinsey raporunda tanıtılan agentic YZ mesh kavramına odaklanmaktadır. 1 Üretim ortamlarında ortaya çıkan zorlukları inceleyecek ve önerilen mimarimizin yapay zeka yeteneklerinin kontrollü bir şekilde ölçeklenmesini nasıl sağladığını göstereceğiz. Ekipler yapay zeka ajanlarını test etme ve deneme aşamasından…

Otonom Yapay Zeka
İçgörü
12 Ağu

40+ Gerçek Hayattan Örneklerle Agentic AI Kullanım Alanları

Otonom üretken YZ ajanları karmaşık görevleri çok az veya hiç insan denetimi olmadan yerine getirir. Agentic AI, chatbot'lardan ve yardımcı pilotlardan farklıdır. Karmaşık iş akışlarında sıklıkla insan müdahalesi gerektiren geleneksel YZ, özellikle de üretken YZ'dan farklı olarak, agentic YZ karar verme yetenekleri ve hedefe yönelik davranışı sayesinde süreçleri otonom biçimde yönlendirip optimize etmeyi amaçlar. YZ…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
12 Ağu

A-CODE-LLM Bench: Ajansal Kodlama Kıyaslaması

En iyi Büyük Dil Modellerini (LLM'leri) 10 yazılım geliştirme görevinde ajan bir CLI aracı kullanarak kıyasladık. Her modelde hem API hem de UI katmanlarında ~3.500 otomatik doğrulama adımı çalıştırdık. Her takma ad 10 görevde 3 kez çalıştırıldı (takma ad başına 30 örnek, 40 takma ad genelinde iterasyon başına 400 hücre). Daha fazla ayrıntı için metodoloji…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
12 Ağu

A-CODE-CLI Bench: Otonom CLI Benchmark'ı

Otonom CLI araçları, dosya oluşturabilen ve silebilen, komut çalıştırabilen, planlama yapabilen ve tüm projenin kodlamasını yürütebilen yapay zeka kodlama araçlarıdır. Önde gelen araçları 10 gerçek dünya web geliştirme senaryosu üzerinde benchmark'a tabi tuttuk, ajan başına ~600 atomik doğrulama kontrolü ve arka uç mantığını, ön uç işlevselliğini ve çoklu çalıştırma tutarlılık doğrulamasını kapsayan toplam ~5.000'den fazla…

Otonom Yapay Zeka12 Ağu

Moltbook: Ajan Güdümlü Sosyal Medya

OpenClaw'ın hızlı büyümesi, alışılmadık bir sosyal deneyi tetikledi: Ajanların birbiriyle etkileşime girdiği Reddit benzeri bir sosyal platform olan Moltbook. 28th Ocak 2026'da yayına başladı ve kısa sürede ilgi görmeye başladı. İlk haftasında 1.5m'den fazla ajana ulaştı. Yapay zeka ajanları için diğer platformlar için, OpenClaw Ekosistemi İçinde: 8 Yapay Zeka Ajan Güdümlü Platform başlıklı yazıyı okuyun.…

Otonom Yapay Zeka12 Ağu

OpenClaw (Moltbot/Clawdbot) Kullanım Alanları ve Güvenlik

OpenClaw (eski adıyla Moltbot ve Clawdbot), yerel bilgi işlem görevlerini yürütmek ve standart mesajlaşma platformları aracılığıyla kullanıcılarla etkileşim kurmak için tasarlanmış açık kaynaklı, kendi kendine barındırılan bir yapay zeka asistanıdır. Metin üreten danışmanlar olarak işlev gören geleneksel sohbet botlarının aksine, OpenClaw kabuk komutlarını yürütebilen, dosyaları yönetebilen ve ana makinede tarayıcı işlemlerini otomatikleştirebilen otonom bir ajan…

Yapay Zeka
Kıyaslama
12 Ağu

En İyi Yapay Zeka Kod Düzenleyicisi: Cursor vs Windsurf vs Replit

Kodlama becerisi olmadan uygulama yapmak şu anda oldukça popüler. Peki bu araçlar başarılı bir şekilde uygulama oluşturup dağıtabilir mi? 6 yapay zeka kod düzenleyicisini 10 gerçek dünya web geliştirme zorluğu üzerinde kıyasladık. Her görev backend, frontend, kimlik doğrulama, durum yönetimi gibi uygulamalar gerektiriyordu. Backend doğruluğunu, frontend davranışını ve birleşik performansı değerlendirdik ve her ajanın yürütme…

...45678...