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
Yapay Zeka Enerji Tüketimi İstatistikleri
Son tahminlere göre, yapay zeka 2028 yılına kadar veri merkezlerinin elektrik tüketiminin yarısından fazlasını oluşturacak. Üretken yapay zeka gibi yoğun işlem gücü gerektiren iş yükleri genişledikçe, toplam elektrik talebinin de artması bekleniyor. Önde gelen yapay zeka araştırmacıları ve kurumlarından elde edilen yapay zeka enerji tüketimi ve en iyi uygulamalarla ilgili temel istatistikleri inceleyin. Yapay zeka veri merkezi enerji tüketimi [...
En İyi 10 Yapay Zeka Avatar Oluşturma Aracı
Doğru yapay zeka avatar oluşturma aracını seçerken işletmeler aşağıdaki bileşenleri dikkate alabilir: 6 yapay zeka avatar oluşturma aracını test ettik ve görsel (çözünürlük ve dışa aktarma yetenekleri) ve ses (desteklenen dil sayısı ve ses klonlama özelliği) özelliklerinin yanı sıra fiyatlandırma planlarını karşılaştırdık.
Pazarlama Araçlarında Kullanılan 15 Yapay Zeka Temsilcisi ve Örnekleri
Araştırmalar, üretken yapay zeka kullanan kuruluşların %50'sinin 2025 yılında ajan tabanlı yapay zeka pilot programları başlatmayı planladığını gösteriyor. Pazarlamada yapay zeka ajanları, sektörde önemli bir değişimi temsil ederek, minimum insan gözetimiyle akıl yürütebilen, karar verebilen ve hareket edebilen sistemler sunuyor.
Yapay Zeka Temsilcilerinin Verimliliği: İşletme Kazançlarını En Üst Düzeye Çıkarın
Yapay zekâ ajanlarının verimliliği, iş çıktısının ölçülebilir bir itici gücü olarak ortaya çıkıyor. Çalışmalar, %30'a varan verimlilik artışları bildirmektedir; bu da ajanların prosedürel adımları yönetebildiğini, bilgi alabildiğini ve kurumsal sistemlerle tutarlı bir doğrulukla etkileşim kurabildiğini göstermektedir. Kuruluşlar, ajanları rutin iş akışlarına entegre ettikçe, daha yüksek görev verimliliği ve daha verimli kaynak kullanımı gözlemlemeyi beklemektedirler.
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.
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.
Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları
Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler), doğal dil işleme ve görüntü işleme alanlarındaki temel modellerdeki ilerlemelerden yararlanır. Transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli eğitim verileri kullanarak, sıfır atış performansı elde ederler ve finans, perakende, enerji ve sağlık gibi sektörlere uyum sağlarlar.
Yapay Genel Zeka/Tekillik: 9.800 Tahmin Analiz Edildi
Yapay genel zekâ (YZ), bir yapay zekâ sisteminin tüm görevlerde insan bilişsel yetenekleriyle eşleşmesidir. Mevcut tahminlere dayanarak, YZ hakkında hızlı cevaplar: YZ/tekillik gerçekleşecek mi? Çoğu yapay zekâ uzmanına göre YZ kaçınılmazdır. Tekillik/YZ ne zaman gerçekleşecek? Yapay zekâ araştırmacılarının son anketleri YZ'nin 2040'larda gerçekleşeceğini öngörüyor.
Federasyonlu Öğrenme: 7 Kullanım Örneği ve Durumu
Son McKinsey analizlerine göre, yapay zekâ kullanımının en acil riskleri arasında model yanılsamaları, veri kaynağı ve orijinalliği, düzenleyici uyumsuzluk ve yapay zekâ tedarik zinciri zafiyetleri yer almaktadır. Federasyonlu öğrenme (FL), bu riskleri azaltmak isteyen kuruluşlar için temel bir teknik olarak ortaya çıkmıştır.
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.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.