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
Lojistik Alanında Yapay Zekanın En İyi 15 Kullanım Örneği ve Durumu
Süregelen verimsizlikler, artan işletme maliyetleri ve devam eden tedarik zinciri aksamaları, küresel ölçekte lojistik işlevlerini zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar, geleneksel sistemleri zorluyor, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenebilirlik yeteneklerini sınırlıyor. Buna karşılık, şirketler uçtan uca görünürlüğü artırmak, dayanıklılığı güçlendirmek ve temel işlevleri optimize etmek için giderek daha fazla yapay zekaya yöneliyor.
İş Verimliliğini Artırmak İçin En İyi 5 Yapay Zeka Hizmeti
Yapay zekâ kullanımı hızla artıyor. Şirketlerin yaklaşık %98'i yapay zekâ ile denemeler yapıyor; bu da yapay zekânın artan erişilebilirliğini ve operasyonları iyileştirme potansiyelini yansıtıyor. Ancak yalnızca %26'sı denemelerin ötesine geçerek ölçülebilir iş değeri elde etti; bu da birçok şirketin yapay zekâyı etkili bir şekilde ölçeklendirmek için gereken yetenekleri hala geliştirdiğini gösteriyor.
En İyi 10 Google Colab Alternatifi
Colaboratory, veri bilimcileri ve makine öğrenimi bilimcileri için popüler bir platformdur, ancak sınırlamaları ve fiyatlandırması ihtiyaçlarınızı karşılamayabilir. Birçok alternatif, farklı veri bilimi ihtiyaçlarına ve senaryolarına hitap eden benzersiz özellikler ve yetenekler sunmaktadır.
Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İşbirliğinin Geleceği
Ajan mimarileri hakkında çok şey yazılmış olsa da, gerçek dünyada üretim kalitesinde uygulamalar sınırlı kalmaktadır. Bu yazıda, yakın zamanda McKinsey'de tanıtılan bir kavram olan ajan tabanlı yapay zeka ağını ele alacağız. Üretim ortamlarında ortaya çıkan zorlukları inceleyeceğiz ve önerilen mimarimizin yapay zeka yeteneklerinin kontrollü ölçeklendirilmesini nasıl sağladığını göstereceğiz.
UiPath Fiyatlandırması: RPA Fiyatlandırma Modelleri Açıklaması
UiPath, en popüler RPA tedarikçilerinden biridir, ancak RPA fiyatlandırma yapısı karmaşık olabilir. İşletme ve teknoloji liderlerinin UiPath'in fiyatlandırmasını anlamalarına ve UiPath ortaklığından yüksek yatırım getirisi sağlayan bir RPA çözümü elde etmelerine yardımcı olmak için farklı fiyat kombinasyonlarını inceledik.
Yapay Zeka Ajanlarının Güvenliğine Yönelik 15 Tehdit
Birkaç yıl öncesine kadar bile, büyük dil modellerinin (LLM'ler) öngörülemezliği ciddi zorluklar yaratırdı. Dikkat çekici erken bir örnek, ChatGPT'nin arama aracıyla ilgiliydi: Araştırmacılar, gizli talimatlarla (örneğin, gömülü istem metni) tasarlanmış web sayfalarının, karşıt bilginin varlığına rağmen, aracın güvenilir bir şekilde taraflı, yanıltıcı çıktılar üretmesine neden olabileceğini buldular.
Kalite Güvencesi İçin En İyi 7 Yapay Zeka Test Aracısı
Yapay zekâ ajanları içeren yapay zekâ test platformlarını değerlendirdik; çoğu pazarlaması abartılmış Selenium/Playwright'tı. Birkaç tanesi test senaryoları yazma/sürdürme veya görsel test yapma yeteneğine sahipti, ancak bu araçların bile önemli sınırlamaları vardı. Bunlardan 7 platform seçtik ve bunları temel odak alanlarına göre kategorize ettik.
Gerçek Hayattan Örneklerle En İyi 100'den Fazla RPA Kullanım Alanı
RPA, ön ve arka ofislerde tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir. Teknoloji yatırımlarının değerini optimize etmek için kullanım senaryosuna odaklı bir yaklaşım kritik öneme sahiptir. Çeşitli iş, sektöre özgü ve kişisel bağlamlarda tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesinde RPA'nın uygulamasını gösteren 103 kullanım senaryosu ve gerçek hayattan örnek belirledik.
En İyi 9 Yapay Zeka Altyapı Şirketi ve Uygulaması
Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak projelerin çoğu ölçeklenebilirlik konusunda başarısız oluyor. Yapay zeka kavram kanıtlarının yalnızca %10-20'si tam olarak kullanıma geçiyor. Bunun temel nedenlerinden biri, mevcut sistemlerin büyük veri kümelerinin, gerçek zamanlı işlemenin veya karmaşık makine öğrenimi modellerinin taleplerini karşılayacak şekilde donatılmamış olmasıdır.
Siber Güvenlikte Büyük Dil Modelleri
Siber güvenlik görevleri için büyük ölçekli ve çok formatlı bir kıyaslama aracı olan SecBench'i kullanarak 9 siber güvenlik alanında 7 büyük dil modelini değerlendirdik. Her modeli, veri güvenliği, kimlik ve erişim yönetimi, ağ güvenliği, güvenlik açığı yönetimi ve bulut güvenliği gibi alanları kapsayan 44.823 çoktan seçmeli soru (MCQ) ve 3.087 kısa cevaplı soru (SAQ) üzerinde test ettik. Siber güvenlik alanında uzmanlaşmış LLM'ler, genel amaçlı LLM'ler [...
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.