Hazal Şimşek
Hazal, AIMultiple'da bir endüstri analistidir.
Araştırma alanları
Hazal şunlara odaklanır:
- süreç zekası (süreç madenciliği dahil)
- kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz (LCNC) otomasyon dahil)
Profesyonel ilgi alanları
Fintech sektöründe nicel pazar araştırmacısı ve veri analisti olarak deneyime sahiptir.Eğitim
Hazal yüksek lisans derecesini University of Carlos III of Madrid'den, lisans derecesini Bilkent University'den almıştır.
Hazal Tarafından Son Makaleler
En İyi 21 Üretim Yapay Zekası Çözümü ve Yazılımını Karşılaştırın
Üretim yapay zekası çözümleri bakım maliyetlerini düşürebilir ve ürün tasarımlarını özelleştirebilir. 50'den fazla üretim yapay zekası aracını inceledikten sonra pazardaki en iyi seçenekleri belirledik. Kendi grupları içinde alfabetik sıraya göre sıralanmıştır; en üstte yer alan aboneler hariç. Genellikle B2B incelemelerini dikkate alırız; ancak büyük üretim yapay zekası sağlayıcıları daha fazla incelemeye sahip olduğundan ve daha…
Yapay Zeka Kamu Hizmetleri: En İyi 20 Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması
Yapay zeka kamu hizmetleri; talebi tahmin etmek, denetimleri otomatikleştirmek, dağıtımı optimize etmek ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için gerçek zamanlı sensör, sayaç ve görüntü verilerinden yararlanan yapay zeka çözümlerini ifade eder. Yapay zeka kamu hizmetlerine ilişkin 30 aracı ve 20 belirli gerçek hayat kullanım örneğini öğrenin: Yapay zeka; kameralardan ve sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak…
En İyi 15+ BT Otomasyon Yazılımı Karşılaştırması
%88'i, yapay zeka veya diğer BT otomasyon yazılımlarını kullanarak en az bir iş fonksiyonunu otomatikleştiriyor.1 BT otomasyon yazılımları ve kategorileri: İlgili kategorilerdeki önde gelen araçları görün. Daha fazla bilgi için bağlantıları izleyin: * Araçlar, sponsorlar hariç ilgili kategorilerinde alfabetik sıraya göre sıralanmıştır; sponsorlar en üste yerleştirilir ve web sitelerine bağlanır. ***B2B inceleme platformlarındaki değerlendirmelere dayanır.…
WLA Geçişi: En İyi Uygulamalar & Satıcı Yaklaşımları
Kuruluşların %67'si, doğru seçim State of IT Automation Report'a göre operasyonel verimliliği %56 artırıp maliyetleri %39 azaltabildiği için daha işlevsel iş yükü otomasyonu araçlarına geçiş yapıyor.1 İş yükü otomasyonu (WLA) geçişini, en iyi uygulamaları, nelere dikkat edilmesi gerektiğini ve farklı satıcıların sunduğu farklı yaklaşımları keşfedin. WLA (Workload Automation) geçişi, bir kuruluşun iş planlama ve otomasyon…
Kubernetes Maliyet Optimizasyonu: 8 Adım, 23 Araç ve Vaka Çalışmaları
Kubernetes kümeleri fatura artarken tamamen sağlıklı görünebilir. Otomatik ölçeklendirme yapılandırılmış, panolar yeşil ve harcamalar yine de yükseliyor. Bir ankette, %42 455 platform mühendisi maliyeti bir numaralı Kubernetes zorluğu olarak belirtirken, %88 toplam sahip olma maliyetinin yıldan yıla arttığını gördü.1 68 Kubernetes maliyet optimizasyonu vaka çalışması topladık ve belirtilen her kullanım senaryosunu, onu yayınlayan her satıcıyla…
100+ Yapay Zeka Kullanım Senaryoları ve Gerçek Hayat Örnekleri
Yapay zeka kullanım senaryolarını keşfetmek, şirketlerin uygulama öncesinde %44 daha fazla fırsat belirlemesine ve dış finansman ihtiyacını %39,5 azaltmasına yardımcı olabilir. İşletmelerde gelişmiş analitik ve yapay zeka çözümleri uygulama konusundaki yaklaşık 20 yıllık deneyimim boyunca, kullanım senaryosu seçiminin önemini gördüm. 100'den fazla yapay zeka kullanım senaryosunu, gerçek hayat örneklerini inceledim ve bunları iş fonksiyonu ve…
Kurumsal Yapay Zeka Şirketleri: Pazar Analizi
Yapay zeka, çeşitli kullanım alanlarıyla her sektörü dönüştürüyor. Daha fazla şirket rekabetçi iş ortamında ayakta kalmak için eski sistemlerini dijital ürünlere dönüştürdükçe yapay zeka ürünlerine olan talep artıyor. Ancak yapay zeka tedarikçi ortamı kalabalıktır ve çoğu yönetici ya da karar vericinin yapay zeka ortamı hakkında bilgisi sınırlıdır. Kurumsal yapay zeka şirketlerini büyüklüklerine, teknolojilerine, sektörlerine, iş…
En İyi 10 Bulut İş Yükü Otomasyonu Yazılımı ve 7 Kullanım Alanı
Şirketlerin %71'i genel bulut veri ambarları çalıştırsa da, parçalı çoklu bulut ortamlarını entegre etmek ve bulut maliyetlerini kontrol etmek ikili bir zorluk oluşturur.1 Ancak, bulut iş yükü otomasyonu bu platformları besleyen veri pipeline'larını düzenleyerek hem bağlantı hem de kaynak verimliliğini optimize edebilir. Bulut ve hibrit iş yükü otomasyonu arasındaki farkları, en iyi araçları ve hibrit…
Sorumlu Yapay Zeka: 4 İlke ve En İyi Uygulamalar
Liderlerin %65'i yapay zeka kaynaklı riskleri etkili bir şekilde yönetmeye hazır olmadığını düşünüyor. 1 Sorumluluk, güvenilirlik ve etik uygulamaları gözeterek yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve ölçeklendirmek, herkes için çalışan yapay zeka oluşturmak için esastır. Sorumlu yapay zeka (RAI) tasarımı için dört ilkeyi keşfedin ve bunlara ulaşmak için en iyi uygulamaları önerin: Yapay zeka araçları işe…
Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İş Birliğinin Geleceği
Yapay zeka ajanlarına dair teorik tartışmalar piyasaya hâkim, ancak üretim uygulamaları geride kalıyor. McKinsey bu açığı gidermek için agentic mesh kavramını ortaya attı; yine de gerçek dünya dağıtımları entegrasyon, ajan izolasyonu ve operasyonel güvenilirlik açısından ciddi darboğazlarla karşılaşıyor.1 Aşağıda bu canlı arıza noktalarını inceliyor ve olay odaklı bir mesh mimarisinin kurumsal düzeyde kontrollü ölçeklendirmeyi nasıl…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.