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 İş Kayıpları Hakkında Uzmanlardan En İyi 20+ Tahmin
Bir McKinsey danışmanı olarak, on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Hızlı cevaplarım şunlar: Yapay zeka rolleri nasıl etkileyecek? Gördüğüm tüm beyaz yakalı rollerin %90'ı, doğru ajan donanımıyla bugün otomatikleştirilebilir. Bu dönüşüm, süreç karmaşıklığı nedeniyle on yıl sürebilir. Yapay zeka işleri nasıl etkileyecek? Hızla değişen iş sorumlulukları, tüm çalışanlar yeni rollere geçemeyeceği için…
ITSM'de Yapay Zeka için En İyi 11 Kullanım Alanı ve Örnekler
BT hizmet yönetimi (ITSM) araçları için yapay zekadan yararlanmak, kuruluşları şu açılardan destekler: operasyonel verimlilik, BT varlıklarının proaktif bakımı, ölçeklenebilirlik, gelişmiş karar alma ve kişiselleştirme. ITSM'de yapay zekanın en iyi 11 kullanım alanını, örneklerini ve ITSM'de yapay zekadan yararlanmanın faydalarını görün. Yapay zeka yerel kullanım alanları Yapay zeka yerel ITSM, yapay zekanın ek bir özellik…
LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith
LLM-tabanlı uygulamalar daha yetenekli ve giderek karmaşık hale geliyor, bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırıyor. Her model çıktısı, doğrudan incelenemeyen istemlerden, araç etkileşimlerinden, geri çağırma adımlarından ve olasılıksal çıkarımlardan kaynaklanır. LLM gözlemlenebilirliği, modellerin gerçek dünya koşullarında nasıl çalıştığına dair sürekli görünürlük sağlayarak bu sorunu ele alır. Bu sayede kuruluşlar kaliteyi izleyebilir, hataları tespit edebilir, çok adımlı…
En İyi 9 Yapay Zeka Altyapısı Şirketi ve Uygulamaları
Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak çoğu proje ölçeklendirilemiyor. Yapay zeka kanıtlarının yalnızca %10-20'si tam dağıtıma geçiyor.1 Bunun temel nedeni mevcut sistemlerin büyük veri kümeleri, gerçek zamanlı işleme veya karmaşık makine öğrenimi modelleri gibi talepleri karşılamak için donanımlı olmamasıdır. Yapay zeka iş stratejisinin daha merkezine oturdukça altyapı sınırlamaları, girişimlerin üretime geçip geçemeyeceğini belirlemeye…
BT Varlık Yönetimi (ITAM) Fiyat Karşılaştırması
Doğru BT Varlık Yönetimi (ITAM) çözümünü bulmak, maliyetleri kontrol etmek, riskleri azaltmak ve BT altyapınıza tam görünürlük kazanmak için anahtardır. BT yöneticileri, satın alma ekipleri ve KOBİ'ler için tasarlanan bu karşılaştırma, farklı fiyatlandırma modellerinin ve özellik setlerinin değişen iş ihtiyaçlarıyla nasıl uyum sağladığını vurgulamaktadır. Her sağlayıcının tekliflerine dair daha net bir içgörü ile karar vericiler,…
En İyi 6 BT Servis Yönetimi (ITSM) Yazılımının Fiyatları
BT Servis Yönetimi (ITSM) araçları, olay, sorun, değişiklik ve bilgi tabanı yönetimini destekleyen çeşitli fiyatlandırma modelleri sunar. Küçük işletmeler ve orta ölçekli firmalar sınırlı BT personeline sahip olduğundan genellikle yalnızca temel ITSM işlevselliğini gerektirir, bu da maliyet etkinliğini birincil seçim kriteri haline getirir. Kurumsal firmalar, buna karşılık, genellikle stratejik hedeflerini karşılamak için karmaşık BT ekosistemleriyle…
17 Üretken Yapay Zeka Sağlık Kullanım Alanları
Sağlık sistemleri artan veri hacimleri, personel eksikliği ve kişiselleştirilmiş bakım için yükselen beklentilerle karşı karşıya. Üretken Yapay Zeka, klinik notlar, görüntüleme raporları ve hasta geçmişleri gibi yapılandırılmamış tıbbi verileri sentezleyerek klinik uzmanlar ve yöneticiler için içgörüler oluşturarak kilit bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Üretken yapay zekanın sağlık hizmeti sunumu, yönetimi ve nüfus sağlığı yönetimi alanında…
Modada Yapay Zeka Kullanım Alanları ve Örnekleri
Yaratıcı darboğazlar, verimsiz tedarik zincirleri ve artan tüketici beklentileriyle karşı karşıya kalan moda markaları daha akıllı çözümler arıyor. McKinsey, üretken yapay zekanın 2028 yılına kadar moda, giyim ve lüks sektörlerindeki işletme kârlarını 275 milyar dolara kadar artırabileceğini tahmin ediyor.1 Moda markalarının maliyetleri düşürmesine, kişiselleştirmeyi artırmasına ve daha sürdürülebilir çalışmasına yardımcı olmak için modadaki en iyi…
Yapay Zeka İyileştirmesi İçin 20 Strateji ve Örnekler
Yapay zeka modelleri, veriler, kullanıcı davranışları ve gerçek dünya koşulları geliştikçe sürekli iyileştirme gerektirir. İyi performans gösteren modeller bile öğrendikleri kalıplar artık mevcut girdilerle eşleşmediğinde zamanla sapabilir, bu da doğrulukta azalmaya ve güvenilmez tahminlere yol açar. Yönetmeliklerdeki, ürün gereksinimlerindeki veya müşteri beklentilerindeki değişiklikler, mevcut modellerin yönetmek üzere tasarlanmadığı yeni kısıtlamalar da getirebilir. Dolayısıyla model kalitesini…
Yapay Zeka Görüntü Dedektörü Benchmark'ı
Bu sentetik görseller daha gerçekçi ve erişilebilir hale geldikçe, bunları tespit edebilme yeteneği, üretken yapay zeka etiğini koruma, yanlış bilgilendirmeyle mücadele etme ve görüntü doğruluğunu sağlama açısından kritik bir endişe haline gelmiştir. En iyi 7 yapay zeka görüntü dedektörünü 5 boyut üzerinden karşılaştırdık ve çoğunun bir yazı tura atışı kadar iyi performans göstermediğini bulduk. Doğrulukları,…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.