7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşüm Stratejisi
Yapay zekayı nasıl dönüştüreceklerini seçmeden önce liderlerin nereden başlayacaklarını bilmeleri gerekir. Anthropic Ekonomik Endeksi'ni (Mart 2026 sürümü) analiz ettik1 , 1 milyondan fazla gerçek dünya Claude etkileşimini 3.260 mesleki görev üzerinden standart APQC Süreç Sınıflandırma Çerçevesi'ne (PCF) eşleştirdik.2
Gerçek dünya yapay zeka kullanımı ve insan doğrulama sürelerine göre yüksek, orta ve ayrıntılı düzey süreçleri, gerçek hayattan yapay zeka dönüşümü kullanım örnekleriyle desteklenmiş olarak inceleyin:
Yukarıdaki grafik, 13 üst düzey kurumsal kategorinin tamamını kapsayan bir önceliklendirme matrisi sunmaktadır.
- Baloncuk boyutu: Temeldeki L4/L5 görevlerinin sayısı.
- Yapay zeka kullanımı (Y ekseni): Claude görüşmelerinin o görevi hedefleyen payı. Daha yüksek bir konum, yapay zekanın gerçekte bu tür işler için aktif olarak kullanıldığı anlamına gelir.
- Doğrulama süresi (X ekseni): Nitelikli bir insanın yapay zeka çıktısını doğrulamak için ihtiyaç duyduğu dakika. Daha düşük süre, insan gözetiminin maliyetinin düşük olduğu anlamına gelir ve yapay zeka dağıtımını daha ucuz ve ölçeklenmesi daha hızlı hale getirir.
- Altın kadran: Sol üst, yüksek düzeyde yapay zeka entegrasyonu ve düşük doğrulama maliyetlerini gösterirken, sağ alt düşük yapay zeka kullanımı ve yavaş doğrulamayı gösterir.
Yukarıdaki grafik, her kategori içindeki yüksek kaldıraçlı süreç gruplarını göstermektedir. Veriler, BT veya Pazarlama gibi yüksek öncelikli bir fonksiyon içinde bile belirli iş akışlarının büyük ölçüde farklı uygulama profilleri sunduğunu ortaya koymaktadır.
Yukarıdaki grafik, bu süreç gruplarını her kurumsal fonksiyon genelinde bireysel temel görev ve faaliyetlere ayırmaktadır. Bu mikro ayrıntılı görünüm, otomasyon dağıtımı sırasında hangi belirli iş akışlarına öncelik verileceğini net bir şekilde tanımlar.
Yapay zeka dönüşümü için hangi süreçler seçilmeli?
- Bilgi Teknolojisi (BT): Yüksek yapay zeka kullanımı ve yönetilebilir ~60 dakikalık doğrulama döngüsü ile en net öncelik.
- 2. seviyede: Uygulama geliştirme ve kod yeniden düzenleme, otomatik testlerin insan incelemesini 30 dakikanın altında tutması nedeniyle öne çıkar.
- 3. seviyede: Sözdizimi hata ayıklama ve birim testi oluşturma, sıfıra yakın doğrulama yüküyle altın kadranda yer alır.
- Pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri: 45 dakikanın altında doğrulama süreleriyle yüksek ölçeklenebilir hedefler.
- 2. seviyede: İçerik üretimi ve pazar araştırması sentezi, düşük doğrulama yükleri sayesinde hızlı dağıtım sunar.
- 3. seviyede: Ayrıntılı görev analizi, SEO meta etiketleme ve ilk taslak metin üretiminin en az insan gözetimi gerektirdiğini ortaya koyar.
- Vizyon ve Strateji: Yapay zekanın yoğun olarak kullanıldığı ancak insanların işi iki kez kontrol etmek için hâlâ en uzun süreyi harcadığı yüksek kullanımlı bir darboğaz.
- 2. seviyede: LLM'ler sıklıkla stratejik iş planlaması için modeller taslaklar. Ancak insan doğrulaması, uygulamadan önce kritik varsayımları doğrulamak için birkaç saat (180+ dakika) gerektirir.
- 3. seviyede: Rekabet ortamı modellemesi, bu doğrulama darboğazının birincil itici gücü olarak öne çıkar.
- Risk, uyum, dış ilişkiler ve varlık yönetimi: Düşük yapay zeka kullanımı ve uzun doğrulama kuyrukları nedeniyle önceliği düşürülmüş iş akışları.
- 2. seviyede: Mevzuat denetim takibi, yüksek hata maliyetleri nedeniyle geniş otonom dağıtımlar yerine hedefli nokta çözümlere dayanmalıdır.
- 3. seviyede: Yasal sözleşme risk ayrıştırması içeren görevler, gereken yüksek riskli insan incelemesi nedeniyle matrisin alt kısmında düzleşir.
Metodoloji hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yapay Zeka Dönüşümü Nedir?
Yapay zeka dönüşümü, dijital dönüşümden sonraki adımdır. Bir şirket dijital süreçleri benimsedikten sonra, bir sonraki adım zekasını geliştirmektir. Bu, söz konusu süreçlerin otomasyon seviyesini ve etkinliğini artıracaktır.
Dönüştürücü yapay zeka, hem ticari hem de operasyonel faaliyetler dahil olmak üzere modern işletmenin tüm yönlerine dokunur. Teknoloji devleri yapay zekayı süreçlerine ve ürünlerine entegre ediyor. Örneğin, Google kendisini "yapay zeka öncelikli" bir organizasyon olarak adlandırıyor. Teknoloji devlerinin yanı sıra, IDC, yeni kuruluşların en az %90'ının yapay zeka teknolojisini süreçlerine ve ürünlerine dahil edeceğini tahmin ediyor.
Şirketinizin dijital dönüşüm yolculuğunda henüz ilerlemediğini düşünüyorsanız, dijital sürdürülebilirlik çözümlerimizi okumakta ücretsiz olun.
Yapay zeka dönüşümünün adımları nelerdir?
Fortune 500 şirketleri için en önemli adımları aşağıda listeledik. Daha küçük şirketler, şirket içi ekipleri atlayabilir ve hedefli projeler için danışmanlara güvenmek gibi daha az riskli, daha az yatırım yoğun yaklaşımları benimseyebilir.
İşte her stratejinin ilgili gerçek hayat örneği ayrıntılarıyla kısa bir özeti:
1. Yapay zeka benimsemesi için net bir vizyon ve stratejik yol haritası tanımlamak
Başarılı bir yapay zeka dönüşümü, üretken yapay zeka (GenAI), büyük dil modelleri (LLM'ler) ve agentic yapay zekanın iş sonuçlarını en önemli şekilde etkileyebileceği kullanım alanlarını belirlemek ve önceliklendirmekle başlar. Kuruluşlar, hangi operasyonel iş akışlarının otomasyon için en uygun olduğunu ve insan uzmanlığının yapay zeka aracılığıyla etkili bir şekilde geliştirilebileceği yerleri değerlendirerek başlamalıdır.
Bu, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmeyi, veri analizini kolaylaştırmayı veya geniş, yapılandırılmamış veri kümelerinden içgörüler sentezlemeyi içerebilir. Önemli olan, bu kullanım alanlarını genel stratejik hedeflerle uyumlu hale getirmektir, böylece her yapay zeka girişimi somut sonuçlar doğurur ve daha yüksek bir yatırım getirisine katkıda bulunur.
Vaka çalışması: JPMorgan Chase'in DocLLM'i, sözleşme analizini dönüştürmek için GenAI'dan yararlanmayı göstermektedir. Banka, inceleme sürecini otomatikleştirerek manuel inceleme süresini %85'e varan oranda azalttığını ve hataları önemli ölçüde en aza indirdiğini bildirmiştir. Bu tür yüksek etkili girişimler, kritik kaynakları ücretsiz kılarak uzmanların rutin görevlere takılıp kalmak yerine stratejik kararlara odaklanmasını sağlar. 3
2. Hibrit bir yapay zeka uzmanlık ağı oluşturun
2025'te yapay zeka dönüşümünü yönlendirmek isteyen kuruluşlar, en son teknik yeteneğe ve alana özgü bilgiye erişime sahip olduklarından emin olmalıdır. Hibrit bir yapay zeka ağı oluşturmak, OpenAI gibi harici yapay zeka laboratuvarlarının ve satıcılarının uzmanlığını, şirket içi ekiplerin beceri geliştirmesiyle birleştirmek anlamına gelir. Bu kombinasyon esastır çünkü organizasyona en son yapay zeka yeteneklerini aşılar ve bu teknolojilerin benzersiz iş zorluklarına nasıl uyarlanabileceğine dair derin bir anlayış geliştirir.
Vaka çalışması: Airbus, yaklaşık 10.000 mühendisi GitHub gibi araçlar konusunda eğitmeye yatırım yaptı. Bu çaba, uçak tasarım simülasyonlarını etkileyici bir şekilde %40 hızlandırdı ve şirket içi beceri geliştirme ile harici ortaklıkların önemli verimlilik kazanımları sağlayabileceğini gösterdi.4
Şirketler, yöneticilerden kıdemsiz mühendislere kadar çeşitli rollere göre uyarlanmış kapsamlı eğitim programlarına yatırım yaparak sürekli öğrenme ve inovasyon kültürünü teşvik edebilir.
Ayrıca, süreç madenciliği uygulamak, başarılması kolay ve etkili projelerden biridir. Bir süreç madenciliği aracıyla işletmeniz mevcut verimsizlikleri belirleyebilir ve tasarruf elde etmek veya müşteri deneyimini iyileştirmek için süreçleri otomatikleştirebilir veya iyileştirebilir. Bazı süreç madenciliği araçları, bir organizasyonun dijital ikizini (DTO) oluşturarak şirketin süreçlerine uçtan uca bir genel bakış sağlar ve gerçek ile varsayımsal senaryoları karşılaştırmak için simülasyon imkanı sunar.
3. Uçtan uca otomasyon için agentic yapay zeka dağıtın
Agentic yapay zeka kavramı, sürekli insan müdahalesi olmadan çok adımlı iş akışlarını yönetebilen otonom sistemlerin dağıtılması etrafında döner. Yapay zeka ajanlarını iş süreçlerine entegre ederek şirketler, karmaşık karar verme ve yürütme zincirlerini otomatikleştirebilir. Bu strateji operasyonel verimliliği optimize ederek çalışanların yaratıcı ve stratejik düşünme gerektiren daha üst düzey görevlere odaklanmasını sağlar.
Vaka çalışması: Unilever'in bir yapay zeka tedarik ajanı dağıtımı, otonom sistemlerin tedarik zinciri yönetiminde nasıl devrim yaratabileceğini göstermektedir. Yapay zeka ajanı, tedarikçilerle müzakere edebilir ve yıllık 250 milyon dolara varan tasarruf sağlayabilir. Bu vaka çalışması, yapay zeka ajanlarının operasyonları kolaylaştırma ve çeşitli fonksiyonlar genelinde maliyet verimliliklerini optimize etme konusundaki muazzam potansiyelini vurgulamaktadır. 5
4. Sorumlu yapay zeka güvenlik önlemlerini yerleştirin
Yapay zekanın iş operasyonlarının her alanına artan entegrasyonuyla birlikte, etik kullanımı sağlamak ve önyargıyı önlemek hiç bu kadar önemli olmamıştı. Sorumlu yapay zekayı yerleştirmek, yapay zeka çıktılarını doğruluk, adalet ve mevzuat uyumu açısından izleyen sağlam gözetim çerçeveleri oluşturmak anlamına gelir. Bu proaktif yaklaşım, kamu güvenini korumak ve yapay zeka sistemlerinin şeffaf ve etik bir şekilde çalışmasını sağlamak için hayati önem taşır.
Sorumlu yapay zeka uygulamasına dair bir vaka çalışması, CVS Health'in Amazon Bedrock için AWS Guardrails kullanımıdır. CVS Health, kritik modelleri ve denetim mekanizmalarını entegre ederek eczane chatbot'larının katı FDA yönergelerine tutarlı bir şekilde uymasını sağlarken önyargılı sonuç risklerini de azaltır. Bu tür uygulamalar, risklerin yüksek olduğu ve herhangi bir sapmanın ciddi sonuçlar doğurabileceği sağlık hizmetleri ve diğer hassas sektörlerde kritik öneme sahiptir. 6
5. Veri odaklı yapay zekada ustalaşın
Yapay zeka girişimlerinin başarısı, verilerin kalitesine ve yönetimine dayanır. Veri odaklı bir stratejide ustalaşmak, yapay zeka modellerinin yüksek kaliteli, ilgili ve iyi düzenlenmiş veri kümeleriyle eğitilmesini sağlamak için üstün veri yaşam döngüsü yönetimi uygulamalarına yatırım yapmayı içerir. Böyle bir temel olmadan, en gelişmiş yapay zeka sistemleri bile düşük performans gösterebilir ve güvenilmez çıktılar üretebilir.
Vaka çalışması: Mayo Clinic'in Medical-GPT'si, veri odaklı yapay zekanın örnek bir örneğidir. Anonimleştirilmiş hasta etkileşimleri ve alana özgü verilerle eğitilen Medical-GPT sistemi, genel amaçlı modellerden daha iyi performans göstererek tıp alanında daha doğru, bağlamsal olarak ilgili içgörüler sunmuştur. Bu başarı, yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için veri düzenleme ve yönetiminde ustalaşmanın önemini vurgulamaktadır. 7
6. Yapay zeka odaklı inovasyon
Yapay zekada inovasyon tek seferlik bir çaba değil, yinelemeli test ve hızlı prototiplemeden yararlanan sürekli bir süreçtir. Yapay zeka odaklı inovasyon sprintleri, yeni fikirleri organizasyon genelinde ölçeklendirmeden önce hızlıca test etmek ve doğrulamak için stratejik bir yaklaşım sunar. Bu sprintler, şirketlerin pazarlama içerik üretimi, öngörücü bakım ve müşteri hizmetleri iyileştirmeleri gibi alanlarda GenAI uygulamalarını denemesine olanak tanır.
Vaka çalışması: L'Oréal bu stratejinin etkileyici bir örneğini sunmaktadır. L'Oréal, hedefli yapay zeka inovasyon sprintleri yürüterek, trend analizi ve ürün fikri geliştirme için ChatGPT-4 gibi araçları kullanarak ürün geliştirme döngülerini 18 aydan 4 haftaya düşürebildi. Bu yaklaşım, inovasyon sürecini hızlandırır ve yeni ürün ve hizmetler için pazara sunma süresini kısaltır. 8
7. Modüler yapay zeka ile ölçeklenin
Modüler bir yapay zeka mimarisi, kuruluşların OpenAI'nin araç paketinden açık kaynak çözümlere kadar birden fazla yapay zeka modelini ölçeklenebilir bir sisteme entegre etmesine olanak tanır. Bu, işletmelerin tek bir satıcıya bağımlı olmamasını ve yeni gelişmeler ortaya çıktıkça bunları benimsemek için iyi konumlanmasını sağlar.
Vaka çalışması: Samsung'un Gauss LLM'i, modüler bir mimariyi eylem halinde göstermektedir. Samsung, çeşitli yapay zeka modellerini entegre ederek kod üretiminden müşteri desteğine kadar çeşitli görevleri optimize etmiştir. Bu entegre yaklaşım, yalnızca sistemin genel performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda organizasyonun önemli bir yeniden çalışma gerektirmeden yeni modellere veya teknolojilere hızla geçiş yapabilmesini sağlar. 9
Yapay zeka dönüşümünün önündeki engeller nelerdir?
Yapay zeka dönüşümünün karşılaştığı başlıca engeller şunlardır:
- Organizasyonda yetersiz yapay zeka yeteneği ve deneyimi.
- Veri kalitesi sorunları ve yetersiz veri.
- Uygulanabilir iş kullanım alanlarını belirlemede zorluklar.
- Şirket kültürü genellikle yapay zekanın değerini fark etmekte başarısız olur.
En iyi uygulamalar nelerdir?
Mevcut araştırma incelememize ve görüşmelere dayanarak:
- Net hedefler belirleyin: Yapay zekanın çözebileceği belirli iş zorluklarını tanımlayın ve bu girişimlerin stratejik hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlayın.
- Sağlam bir entegrasyon çerçevesi oluşturun: Veri yönetişimi, model eğitimi, BT entegrasyonu, performans izleme ve mevzuat uyumu için net yönergeler belirleyin.
- Pilot projelerle başlayın: Yapay zeka etkinliğini değerlendirmek, içgörüler toplamak ve ölçeklendirmeden önce riskleri en aza indirmek için küçük ölçekli pilotlar başlatın.
- Sürekli yineleme uygulayın: Yapay zeka performansını düzenli olarak değerlendirin, kullanıcı geri bildirimi toplayın ve gelişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için modelleri iyileştirin.
- Uzmanlarla ortaklık kurun ve şirket içi becerileri geliştirin: Sürdürülebilir dönüşümü sağlamak için deneyimli LLM satıcılarıyla işbirliği yaparken ekibinizin becerilerini geliştirmeye yatırım yapın.
- Güvenlik ve etik uygulamalara öncelik verin: Yapay zeka yaşam döngüsü boyunca önyargıları ele alın, şeffaflığı sağlayın ve güçlü veri gizliliği önlemleri uygulayın.
- Fonksiyonlar arası işbirliğini teşvik edin: Yapay zeka girişimlerini daha geniş iş stratejileriyle uyumlu hale getirmek için departmanlar arası iletişimi ve ekip çalışmasını teşvik edin.
- Kullanıcı deneyimine odaklanın: Mevcut iş akışlarıyla kolayca entegre olan ve kullanıcı benimsemesini aktif olarak teşvik eden sezgisel araçlar tasarlayın.
- Geleceğe dönük bir strateji benimseyin: Sürekli öğrenmeyi sağlayan, yeni teknolojilere uyum sağlayan ve tek bir satıcıya bağımlılığı azaltan esnek mimariler oluşturun.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka süreç dönüşümü metodolojisi
Bu görünümü oluşturmak için üç genel veri kümesini birleştirdik.
Üç veri kümesi şunlardır:
- Anthropic Ekonomik Endeksi (AEI): Anthropic'in, Claude'un gerçek dünyada nasıl kullanıldığını ölçen araştırma veri kümesi. Mart 2026 sürümü, görev türüne göre etiketlenmiş bir milyondan fazla görüşmeyi kapsar. Bize yapay zekanın bugün hangi görevlere uygulandığını söyler.
- O*NET: ABD Çalışma Bakanlığı'nın meslekler veritabanı. Her iş için, ilgili belirli görevleri listeler (örneğin, bir muhasebeci için "rapor hazırlamak üzere finansal kayıtları analiz etme"). Bize insanların gerçekte ne iş yaptığını söyler.
- APQC Süreç Sınıflandırma Çerçevesi (PCF): "Finansal Kaynakları Yönetme" gibi geniş kategorilerden "ödenecek hesapları işleme" gibi bireysel faaliyetlere kadar beş hiyerarşi seviyesinde (L1'den L5'e) düzenlenmiş kurumsal iş süreçlerinin standart taksonomisi. Bize işletmelerin işi nasıl organize ettiğini söyler.
Zorluk: AEI mesleki görevlere göre düzenlenirken, işletmeler süreç taksonomileriyle düşünür. İkisi arasında köprü kurmamız gerekiyordu.
Adım 1: AEI'yi mesleki görevlere bağlayın
24 Mart 2026 AEI sürümünü aldık ve küresel örneği kullandık. Her görev için önceliklendirmeyle ilgili metrikleri çektik: yapay zekanın ne sıklıkla kullanıldığı, insanların onunla nasıl işbirliği yaptığı (devretme, yineleme, doğrulama veya öğrenme), yapay zekanın ne kadar otonom çalıştığı, gereken tipik eğitim seviyesi, insanların görevi yapabilecekleri bir şey olarak bildirip bildirmediği ve yapay zekanın ne sıklıkla başarılı olduğu.
AEI her görevi O*NET görev ifadelerindeki tam ifadeyi kullanarak etiketlediği için bağlantı doğrudandır. Görevlerin yaklaşık %7'si birden fazla meslekte görülür. Bu durumlarda ilk listeleneni kullandık.
Adım 2: Mesleki görevleri kurumsal süreçlere bağlayın
Aynı görev birden fazla iş sürecinde görünebildiği ve ifadeler O*NET ile PCF arasında nadiren tam olarak eşleştiği için bu adım daha zordur. Bunu iki katmanda çözdük:
- Aday havuzunu filtreleyin. 13 PCF üst düzey kategorisinin her biri için, makul şekilde bu tür işleri yapan meslekleri tuttuk. Örneğin, "Vizyon ve Strateji Geliştirme", üst düzey yöneticiler, yönetim analistleri ve pazar araştırma analistleriyle sınırlandırıldı. Bu filtreyi, standart ABD mesleki kodlama sistemini kullanarak tüm 13 kategori için manuel olarak oluşturduk.
- Bu havuz içinde en iyi eşleşmeyi bulun. Her O*NET görev tanımının her PCF süreç tanımıyla ne kadar yakından eşleştiğini puanlamak için bir cümle benzerlik modeli (MiniLM adlı yaygın kullanılan bir açık kaynak modeli) kullandık. Her PCF süreci için en yüksek puanlı eşleşme seçildi.
Eşleşme güveni
Her eşleşme 0 ile 1 arasında bir benzerlik puanı aldı:
- Yüksek güven (0,65 veya üzeri puan): 306 eşleşme (%20)
- Orta güven (0,50 ile 0,65 arası): 1.037 eşleşme (%66)
- Düşük güven (0,35 ile 0,50 arası): 220 eşleşme (%14)
- Güvenilir eşleşme yok (0,35 altı): 5 eşleşme
Tüm 1.568 ayrıntılı PCF satırı (L4 faaliyetleri ve L5 görevleri) bir eşleşme aldı. Daha yüksek seviyeler (L1'den L3'e) doğrudan eşleştirme için fazla soyuttur ve hiyerarşi ve gruplama için kullanılır.
Yukarıda çizdiğimiz veriler şunlardır:
Unutmayın ki tablo eksiksiz veri kümesini gösterirken, grafikler daha iyi okunabilirlik için sıfır yapay zeka kullanımı olan görevleri hariç tutar.
Neleri hariç tuttuk ve neden
- AEI, örnek hafta boyunca güvenilir sonuçlar çıkarmak için yeterli görüşmede görünen görevler için kullanım verilerini raporlar.
- Eşleşen süreçlerin %57'si için, karşılık gelen O*NET görevi bu eşiğin altında kaldı, bu nedenle ne kadar yapay zeka kullanıldığını söyleyemeyiz.
- Tahmin yürütmek yerine bunları grafiklerden hariç tuttuk. Bunlar mutlaka düşük öncelikli değildir, sadece onları yerleştirmek için kanıttan yoksunuz.
- Grafikler, hem yapay zeka kullanımı hem de doğrulama süresinde ölçülebilir bir sinyale sahip olduğumuz 327 süreci gösterir.
Yapay zeka hakkında daha fazlası için
Yapay zekanın işletmenizi nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için diğer yapay zeka makalelerimize göz atmakta ücretsiz olun:
- En İyi Yapay Zeka Kullanım Alanları / Uygulamaları
- En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Alanı ve Vaka Çalışması.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{7 Faydalı Yapay Zeka Dönüşüm Stratejisi}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Ağustos 2026}
}679 veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makalede kullanılan verileri, bir CSV dosyası ve bir README içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.