Sıla Ermut
Sıla, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları konularına odaklanan bir sektör analistidir.
Araştırma ilgi alanları
Sıla'nın araştırma alanları arasında e-posta pazarlama, e-ticaret pazarlama kampanyaları ve pazarlama otomasyonu yer almaktadır. Ayrıca AIMultiple'ın e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmalarında da yer almaktadır. AIMultiple teknoloji ekibiyle iş birliği yaparak e-posta teslim edilebilirlik kıyaslama çalışmaları tasarlamakta ve yürütmektedir.Profesyonel deneyim
Sıla daha önce işe alım uzmanı olarak çalışmış ve proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında görev almıştır.Eğitim
Elinde şunlar var:- Bilkent Üniversitesi'nden Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesi.
- Başkent Üniversitesi Sosyal Psikoloji Yüksek Lisans derecesi.
Sıla Tarafından Son Makaleler
ITSM'de Ajan Tabanlı Yapay Zeka: 10 Kullanım Örneği ve Senaryo
BT hizmet yönetiminde ajansal yapay zeka, kuruluşların BT operasyonlarını ve hizmet sunumunu yönetme biçiminde pratik bir değişime işaret eder. Statik otomasyona veya önceden tanımlanmış iş akışlarına güvenmek yerine, ajansal yapay zeka bağlamsal akıl yürütmeyi mümkün kılarak yapay zeka ajanlarının BT ortamlarında özerk bir şekilde hareket etmesine olanak tanır.
Yapay Zeka Gelirlerini Tüm Alanlarda Karşılaştırın
Yapay zekâ pazarı dört katmanın (veri, işlem gücü, modeller ve uygulamalar) tamamında hızla genişledi. Örneğin, NVIDIA'un veri merkezi geliri tek bir yılda 47,5 milyar dolardan 115,2 milyar dolara yükseldi; OpenAI yıllık gelirini yaklaşık 13 milyar dolara çıkardı; ve Anthropic yıllık yinelenen gelirini (ARR) 7 milyar dolara yaklaştırdı. 100'den fazla yapay zekâ şirketinin gelir verilerini takip ettik.
Üretken Yapay Zeka Etiği: Nasıl Yönetilir?
Üretken yapay zeka, bilginin nasıl paylaşıldığı ve güvenildiği konusunda önemli endişeler ortaya çıkarıyor. Örneğin Britannica, Perplexity şirketine karşı, şirketin Britannica'nın insan tarafından doğrulanmış içeriğini yasa dışı ve bilerek kopyaladığı ve ticari markalarını izinsiz olarak kötüye kullandığı iddiasıyla dava açtı. Üretken yapay zeka etik endişelerinin neler olduğunu ve bunları yönetmek için en iyi uygulamaları keşfedin. 1.
Satışta Yapay Zeka: 15 Kullanım Alanı ve Örnek
Yapay zekâ, potansiyel müşteri oluşturmadan satış tahminine kadar satış süreçlerini iyileştirerek işletmelerin düşük dönüşüm oranlarının ve uzun satış döngülerinin üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir.
İzleyici Simülasyonu: LLM'ler İnsan Davranışını Tahmin Edebilir mi?
Pazarlamada, LLM'lerin insan davranışını ne kadar doğru tahmin ettiğini değerlendirmek, hedef kitle ihtiyaçlarını öngörmedeki etkinliklerini değerlendirmek ve uyumsuzluk, etkisiz iletişim veya istenmeyen etki risklerini belirlemek için çok önemlidir. LLM'lerle hedef kitle simülasyonu, sanal hedef kitlelerin modellenmesini sağlayarak, kuruluşların maliyetli anketlere veya odak araştırmalarına güvenmeden içerik veya ürünlere yönelik tepkileri öngörmelerine yardımcı olur.
Uzaktan Kumanda Yazılımlarını Karşılaştırın: NinjaOne ve Acronis
Genel kullanıcı arayüzü ve uzaktan erişim deneyimi, uzaktan erişim kalitesi, protokolleri ve benzersiz yeteneklerini değerlendirmek için en iyi 3 uzaktan kumanda yazılımını (uzaktan erişim yazılımı olarak da bilinir) test ettik: Gözlemlerimize dayanarak güçlü ve zayıf yönleri belirledik. Bu kıyaslamada test ettiğimiz her araç için bir ajanın kurulması gerekmektedir.
Yapay Zeka Bilim İnsanı: Bilimsel Keşiflerin Geleceğini Otomatikleştirmek
Yapay zekâ bilimcileri, tüm araştırma sürecini bağımsız olarak gerçekleştirmeyi hedefleyerek, tamamen otomatik bilimsel keşfe doğru büyük bir ilerleme kaydediyor. Geleneksel araçların aksine, bu otomatik laboratuvarlar hipotezler üreterek, deneyler tasarlayıp uygulayarak, sonuçları yorumlayarak ve bulguları ileterek araştırma süreçlerini hızlandırabilir.
MSP Otomasyonu: Acronis, ConnectWise Otomasyon ve Yeniden Düzenleme
Yönetilen hizmet sağlayıcıları (MSP'ler), bilet yönetimi, yama yönetimi, entegrasyon, uyarı izleme, fatura mutabakatı ve doküman güncellemeleri de dahil olmak üzere sürekli bir operasyonel yükü yönetirler. Bunlar gerekli ancak zaman alıcı görevlerdir. Otomasyon, manuel iş yükünü ve insan hatası riskini azaltarak, sürekli sistem izleme yoluyla proaktif yanıtlar sağlayarak ve müşteri genelinde yanıt sürelerini ve tutarlılığı iyileştirerek denklemi değiştirir.
Uzmanlardan Yapay Zeka Kaynaklı İş Kayıplarına İlişkin En Önemli 20 Tahmin
McKinsey danışmanı olarak on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Yapay zeka kaynaklı iş kayıplarına ilişkin kısa cevaplarım: Yapay zeka kaynaklı iş kaybı tahminleri Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin boyutuyla ilişkilidir. Analizimizde referans alınan yüzdeler, genel iş kaybına ilişkin varsayımlardan türetilmiştir.
Büyük Görüş Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n
Büyük görüntü işleme modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir. Üç nesne algılama modelini (YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision) her biri 1.000 görüntü üzerinde karşılaştırdık ve mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOP'lar ve parametre sayısı gibi ölçütleri değerlendirdik.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.