عمل المعرفة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي: بحث عميق مع ChatGPT من Openaai: أين هي المزايا والحدود؟

بحث العمق: Openai يفتح الوصول ويغير مشهد عمل المعرفة

من خلال الافتتاح التدريجي لميزة "البحث العميق" ، اتخذ Openaai خطوة رائعة لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نعرف بها المعرفة بشكل أساسي. إن ما كان مخصصًا لمجموعة حصرية من المستخدمين المؤيدين متاحين الآن لجمهور أوسع ، بما في ذلك المشتركين في خطط ChatGpt Plus و Team و Education and Enterprise. هذا التوسع في الوصول ، وإن كان مع حدود الاستخدام الشهرية ، لا يشير فقط إلى النضج المتزايد لهذه التكنولوجيا ، ولكن أيضًا طموح Openai الاستراتيجي ، ليلعب دورًا رائدًا في المجال التنافسي للغاية لأنظمة المعلومات القائمة على الذكاء الاصطناعي. تتم الخطوة في الوقت الذي يتم فيه تكثيف المنافسة مع شركات مثل Perplexity و Google و Xai و Microsoft ، وكلها تسعى جاهدة لتطوير الجيل القادم من الأدوات لعمل المعرفة.

خلفية ووظائف البحث العميق

سفر التكوين والوظائف الأساسية

برزت الأبحاث العميقة من الحاجة إلى التغلب على حدود أساليب البحث التقليدية والبدء في عصر جديد لاكتساب المعرفة. تم تصميمه كنوع من "AI Agent" قادر على إجراء أبحاث معقدة متعددة المراحل بشكل مستقل. في جوهرها ، لا يتعلق الأمر فقط بإيجاد المعلومات ، ولكن أيضًا لفهمها وتحليلها وتقديمها بشكل منظم. يستخدم Deep Research نسخة متطورة للغاية من طراز O3 من Openai ، والذي تم تحسينه خصيصًا للمهام الصعبة لتصفح الويب وتحليل البيانات.

على عكس أوضاع روبوت الدردشة التقليدية ، مثل تلك المستخدمة في GPT-4O ، تم تصميم الأبحاث العميقة للعمل على مدى فترة أطول من الوقت بين خمسة وثلاثين دقيقة لكل طلب. خلال هذا الوقت ، يبحث بشكل منهجي مئات المصادر عبر الإنترنت ، واستخرجت المعلومات ذات الصلة ، وتفسير أهميتها في سياق السؤال طرح وتوليف النتائج في تقرير متماسك. تتجاوز هذه العملية الوصول البسيط لنتائج البحث ؛ ويشمل فحصًا نشطًا للمواد الموجودة ، وتحديد الأنماط والتناقضات والاتصالات ذات الصلة.

الأسس التكنولوجية

يعتمد أداء البحوث العميقة على مزيج من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة المختلفة. الجانب المركزي هو "التفكير" ، أي القدرة على استخلاص الاستنتاجات المنطقية وفهم الحقائق المعقدة. يمكّن هذا النظام من تطوير وتكييف استراتيجيات البحث بشكل مستقل ، لتقييم المصادر بشكل نقدي وتقييم أهمية المعلومات في سياق السؤال المعني.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للبحث العميق إجراء رمز Python ، الذي يفتح الباب لتحليل البيانات المباشر. هذه القدرة ذات قيمة خاصة عندما يتعلق الأمر بمعالجة سجلات البيانات الكبيرة أو إجراء تحليلات إحصائية أو إجراء حسابات معقدة. لبنة بناء مهمة أخرى هي القدرة على معالجة الملفات المخصصة. يمكن للمستخدمين توفير مستندات النظام أو الجداول أو تنسيقات الملفات الأخرى التي يمكن إدراجها بعد ذلك في البحث. يمكّن ذلك ، على سبيل المثال ، من دمج التقارير الداخلية ، أو بيانات البحث أو الوثائق المحددة في التحليل وبالتالي توسيع سياق البحث.

هناك اختلاف حاسم في النماذج السابقة في نهج التدريب. تم تدريب الأبحاث العميقة من خلال "التعلم التعزيز" ، حيث كان التركيز على المهام الحقيقية التي تتطلب استخدام المتصفح وأدوات. يختلف هذا النهج بشكل أساسي عن طريقة التدريب المستندة إلى النص ، والتي كانت شائعة في العديد من نماذج اللغة السابقة. من خلال تدريب مهام البحث الحقيقية ، تعلمت الأبحاث العميقة التعامل بشكل فعال مع مساحة المعلومات الديناميكية وغير المنظمة في كثير من الأحيان في الإنترنت.

الوصول الممتد وشروط الاستخدام

مجموعات مستخدمين جديدة وحدود تقطيع

يمثل توسيع الوصول إلى الأبحاث العميقة لمجموعات المستخدمين الأوسع خطوة مهمة في إضفاء الطابع الديمقراطي لهذه التكنولوجيا. متوفر في الأصل حصريًا للمستخدمين المحترفين باشتراك شهري قدره 200 دولار ، تم توسيع الوصول إلى مجموعات المستخدمين التالية في 25 فبراير 2025:

بالإضافة إلى المستخدمين (20 دولار في الشهر)

10 استعلامات مراجعة عميقة في الشهر. يمكّن ذلك دائرة واسعة من المستخدمين من تجربة المزايا الأساسية لأبحاث العمق دون الحاجة إلى تحمل التكاليف المرتفعة للاشتراك المؤيد.

الفريق/المؤسسة/التعليم

10 استعلامات لكل مستخدم وشهر. تهدف هذه اللائحة إلى توفير الوصول إلى المنظمات والمؤسسات التعليمية وتعزيز الاستخدام التعاوني للبحث العميق في الفرق.

مستخدم محترف

زيادة الانحراف الشهري من 100 إلى 120 استعلام. بالنسبة لمستخدمي الطاقة الذين يقومون بانتظام بأبحاث مكثفة ، فإن هذه زيادة ترحيب في السعة.

المعالجة المكثفة للموارد: التوازن بين الدقة والكفاءة

تعكس حدود الاستخدام المتداخل هذه شدة الموارد للبحث العميق. يرتبط كل استعلام بنفقات الحوسبة الكبيرة ، نظرًا لأن النموذج يعمل بشكل مستقل لمدة تصل إلى 30 دقيقة ، ويقوم بتطوير استراتيجيات البحث ، ويقوم بتقييم المصادر ونتائج المثلثين. وبالتالي فإن الحد من الاستعلامات يعمل على إدارة موارد النظام بكفاءة وضمان جودة خدمة عالية باستمرار لجميع المستخدمين.

التحسينات الفنية في مجرى التوسع

بالتوازي مع توسيع مجموعة المستخدمين ، تم تنفيذ التحسينات الفنية أيضًا ، مما يزيد من وظائف وملابته في الأبحاث العميقة:

1. الصور المدمجة مع الاقتباسات

يتم دمج المحتوى المرئي من مصادر الويب مباشرة في التقارير ويتم توفيره مع المصادر المقابلة. هذا يثري التقارير للحصول على المعلومات المرئية ويسهل فهم الحقائق المعقدة ، وخاصة في مجالات مثل العلوم أو التكنولوجيا أو التصميم.

2. تحليل المستندات المحسنة

البحوث العميقة لديها الآن فهم أفضل للملفات المحملة ، وخاصة PDFs والجداول. هذا مفيد بشكل خاص في السياقات المحددة للموضوع التي يعمل فيها المستخدمون غالبًا مع المستندات المتخصصة. تتيح قدرة التحليل المحسنة على استخراج المعلومات من هذه المستندات بشكل أكثر دقة والتكامل في نتائج البحث.

3. زيادة الشفافية

يحتوي كل تقرير تم إنشاؤه بواسطة Research Deep على مصادر مفصلة للمصدر وملخص لخطوات البحث التي تم تنفيذها. هذا يزيد من شمولية عملية البحث ويمكّن المستخدمين من تقييم مصداقية النتائج بشكل أفضل. تعد الشفافية جانبًا مهمًا لتعزيز الثقة في أعمال المعرفة المدعومة من الذكاء الاصطناعي وتعزيز الاستخدام المسؤول لهذه التكنولوجيا.

الأداء والتطبيقات في الممارسة العملية

النتائج القياسية ومقارنات الأداء

وقد تجلى أداء البحث العميق في الاختبارات الداخلية والخارجية المختلفة. في المقارنات المباشرة مع النماذج الأخرى ، بما في ذلك GPT-4O و Claude 3.5 ، تجاوزها الأبحاث العميقة بوضوح في معايير مختلفة:

امتحان الإنسانية الأخير (CAIs/Scale AI)

في هذا المعيار الشاق ، الذي يختبر مهارات المعرفة العامة وحل المشكلات لأنظمة الذكاء الاصطناعى ، حققت الأبحاث العميقة دقة 26.6 ٪. للمقارنة: حقق GPT-4O و Claude 3.5 فقط 9 ٪. تؤكد هذه النتيجة على قدرة Deep Research الفائقة على فهم الأسئلة المعقدة وتوفير إجابات دقيقة.

Gaia Concerm

في Gaia Benchmark ، الذي يختبر قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعى على الإجابة على الأسئلة في مجالات المعرفة المختلفة ، اتخذت الأبحاث العميقة زمام المبادرة في 43 من أصل 50 فئة من المهام. هذا يوضح قابلية التطبيق الواسعة والأداء العالي للبحث العميق في مجالات مختلفة.

إعادة برمجة البحوث

في تطبيق محدد في مجال البحوث الطبية الحيوية ، تم استخدام البحوث العميقة بنجاح لتحليل أكثر من 200 دراسة حول إعادة برمجة الخلايا في أقل من 30 دقيقة. يمكن إتقان هذه المهمة ، التي تستخدم الأيام تقليديًا أو حتى أسابيع ، في أقصر وقت ممكن باستخدام الأبحاث العميقة. هذا يوضح الإمكانات الهائلة للتكنولوجيا لتسريع عمليات البحث.

المناظر الطبيعية والمواقع الاستراتيجية

الحلول المتنافسة ونقاط البيع الفريدة

يضع Openai عمداً البحث العميق استجابةً للمنافسة المتزايدة في مجال أعمال المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من الحلول البديلة في السوق التي توفر وظائف مماثلة ، ولكنها تختلف في جوانب معينة:

جوجل للأبحاث العميقة

متكامل في Gemini Advanced (متاح أيضًا مقابل 20 دولارًا في الشهر). مع Gemini Advanced ، تقدم Google حلًا مماثلًا يعتمد أيضًا على وظائف البحث العميق. تقود المنافسة بين Openaai و Google الابتكار في هذا المجال وتؤدي إلى تحسن مطرد في التقنيات المتاحة.

XAI DeepSearch

حصريًا لمستخدمي Grok (من 8 دولارات شهريًا). تقدم XAI ، شركة Elon Musk ، بديلاً إضافيًا مع DeepSearch ، والذي يرتبط باشتراك Grok. هذا يدل على أن مختلف الجهات الفاعلة في سوق الذكاء الاصطناعى تتبع استراتيجيات مختلفة لوضع وتسويق تقنياتها.

Microsoft تفكر أعمق

متاح مجانًا ، ولكن بدون وظائف WebBrowsing. مع Think Deeper ، تقدم Microsoft حلاً مجانيًا ، وهو محدود في وظائفه لأنه لا يمكنه الوصول إلى الإنترنت. هذا يوضح أن القدرة على webbrowsing هي ميزة تمييز حاسمة لأدوات البحث العميق.

يكمن الفرق الكبير بين الحلول المختلفة في "قدرة الوكيل". على الرغم من أن Microsoft Think أعمق يقتصر على سجلات البيانات الثابتة ، فإن أنظمة Openai و Google قادرة على البحث بشكل مستقل على الويب والوصول إلى معلومات جديدة ديناميكيًا. هذه القدرة على إنشاء معلومات مستقلة ومعالجة هي ميزة مركزية للبحث العميق وتميزها عن أدوات البحث الأكثر بساطة.

الحيرة البحث العميق

يعرض Research Deep Properxity نفسه كمنصة بحثية مجانية قائمة على الذكاء الاصطناعى ، والتي تمكن المستخدمين من الوصول بسرعة وتفاعلية إلى مصادر معلومات واسعة النطاق. على عكس أدوات البحث التقليدية ، تعلق الحيرة أهمية خاصة على العرض الشفاف للمصادر والقدرة على الإجابة على الأسئلة المعقدة بطريقة مرتبطة بالسياق. باستخدام الخوارزميات المتقدمة ، تمكن النظام الأساسي من استخراج البيانات ذات الصلة ديناميكيًا من الويب وتغطية احتياجات معلومات المستخدم في الوقت الفعلي. هذا المزيج من أبحاث الويب المستقلة والمعالجة الدقيقة للنتائج يجعل البحث العميق في الحيرة أداة جذابة - خاصة للمستخدمين الذين يقدرون أيضًا معلومات جيدة ومفهقة. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح الطبيعة التفاعلية للمنصة توضيح أسئلة متابعة مباشرة في مربع الحوار وبالتالي تدعم عملية البحث التكرارية.

الآثار الاقتصادية واستراتيجية السوق

يعد تمايز أسعار Openai ، مع اشتراك زائد مقابل 20 دولارًا واشتراكًا مؤيدًا مقابل 200 دولار ، خطوة استراتيجية لمعالجة كل من مجموعات المستخدمين الواسعة وربط المستخدمين ذوي الأداء العالي. يمكّن خيار Plus الأكثر بأسعار معقولة جمهورًا كبيرًا من التعرف على مزايا الأبحاث العميقة واستخدامها ، في حين تم تصميم الاشتراك المؤيد للمستخدمين المحترفين الذين يحتاجون إلى أبحاث مكثفة ويحتاجون إلى وظائف ممتدة.

يرى المحللون مثل Paul Schell من ABI Research هذا التطور اتجاهًا واضحًا نحو "منظمة العفو الدولية التي تعتمد على العميل الديمقراطي". إن توافر الأبحاث العميقة والتقنيات المماثلة لديه القدرة على تغيير أعمال المعرفة بشكل أساسي وفتح فرص جديدة للشركات والأفراد. في الوقت نفسه ، يحتوي هذا التطور أيضًا على آثار مزعجة للعاملين في المعرفة التقليدية ، والتي يمكن أن تتولى مهامهم أنظمة الذكاء الاصطناعى بشكل متزايد. ستكون القدرة على العمل بفعالية مع الأدوات المدعومة من الذكاء الاصطناعى وتقييم نتائجها بشكل نقدي كفاءة رئيسية للعاملين في المعرفة في المستقبل.

الأمن وإدارة المخاطر

معدلات الهلوسة والتعرض للأخطاء

على الرغم من الأداء المثير للإعجاب لـ Deep Research ، من المهم مراعاة حدود هذه التكنولوجيا والمخاطر المحتملة لهذه التكنولوجيا. تعترف Openai نفسها بأن الأبحاث العميقة يمكن أن تستخلص استنتاجات غير صحيحة في 3-5 ٪ من الحالات أو لا تقوم بتقييم مصادر السلطة بشكل صحيح. يمكن أن يكون لهذه "الهلوسة" أو الأخطاء أسبابًا مختلفة ، على سبيل المثال أوجه القصور في مجموعة بيانات التدريب أو نقاط الضعف الخوارزمية أو التعقيد المتأصل للمعلومات المراد معالجتها.

تحذير ورقة بيضاء داخلية من Openai بشكل خاص من المصادر المحتملة التالية للخطأ:

سوء تفسير الإرشادات التنظيمية

قد يواجه البحث العميق صعوبة في تفسير وتطبيق القوانين أو اللوائح أو إرشادات الامتثال المعقدة. يمكن أن يكون هذا مشكلة خاصة في الصناعات ذات التنظيم العالي مثل التمويل أو الرعاية الصحية.

عدم كفاية التمييز بين الحقائق والشائعات

في غرفة المعلومات الديناميكية على الإنترنت ، من الصعب غالبًا التمييز بين الحقائق الآمنة والشائعات غير المؤكدة أو التعبيرات عن الرأي. في بعض الحالات ، قد تواجه الأبحاث العميقة صعوبة في إجراء هذا التمييز بشكل موثوق وربما غير صحيحة أو مضللة في تقاريره.

حدود في اتصال عدم اليقين

غالبًا ما تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبة في توصيل أوجه عدم اليقين والاحتمالات في بياناتها. في بعض الحالات ، يمكن أن تعطي الأبحاث العميقة انطباعًا بأن نتائجها آمنة تمامًا ولا تشوبها شائبة ، على الرغم من أن هذا ليس هو الحال دائمًا في الواقع.

التدابير الأمنية وضمان الجودة

من أجل تقليل المخاطر وضمان أمن البحث العميق ، اتخذ Openai تدابير مختلفة:

1. حملات الجمهور الأحمر

تم تكليف خبراء الأمن الخارجيين و "الفرق الحمراء" بالبحث عن نقاط الضعف والإساءة المحتملة في الأبحاث العميقة. شملت هذه الاختبارات 12 فئة مختلفة من المخاطر ، بما في ذلك حماية البيانات وتوزيع المشورة الخطرة والتمييز والتلاعب. ساعدت نتائج هذه الحملات Openai على تحديد نقاط الضعف وتحسين احتياطات السلامة.

2. التقييمات الآلية

يعتمد Openai على أنظمة التقييم الآلية من أجل مراقبة جودة وسلامة الأبحاث العميقة باستمرار. وفقًا لمعلوماتهم الخاصة ، تحقق هذه الأنظمة دقة بنسبة 93 ٪ في اكتشاف المحتوى غير المرغوب فيه ، مثل خطابات الكراهية أو الدعاية أو المعلومات الضارة.

3. الرمل

يتم تنفيذ رمز Python داخل الأبحاث العميقة في بيئات "صندوق الرمل" المعزول. هذا يمنع الوصول إلى الكود الضار إلى النظام الكلي أو يسبب آثارًا جانبية غير مرغوب فيها. Sandboxing هي تقنية أمان شائعة لتقليل خطر المساومة على البرامج الضارة أو النظام.

التطورات المستقبلية والأسئلة المفتوحة

الوظائف والامتدادات المخطط لها

أعلنت Openaai بالفعل أنه سيتم تطوير الأبحاث العميقة في الأشهر المقبلة وتوسعت لتشمل وظائف جديدة. تم التخطيط للملحقات التالية للربع الثاني من 2025:

تقارير متعددة الوسائط

تكامل تصورات البيانات والصور التي تم إنشاؤها في تقارير من البحث العميق. يهدف هذا إلى زيادة وضوح التقارير وعنفها وتمكين المستخدمين من تسجيل المعلومات المعقدة في لمحة.

وصول API

توفير واجهة البرمجة (API) لشركاء المؤسسة المحددة. سيمكن ذلك الشركات من دمج الأبحاث العميقة مباشرة في أنظمتها وتطبيقاتها وتكييف التكنولوجيا لتطبيقات محددة. ومع ذلك ، يؤكد Openai على أن موافقة API لن تحدث إلا بمجرد توضيح "مخاطر الإقناع" بشكل كافٍ. يشير هذا إلى أن Openai يأخذ المخاطر المحتملة للبحث العميق ، خاصة فيما يتعلق بالتلاعب والتضليل ، على محمل الجد.

حدود deflagen الديناميكية

إدخال الاستخدام -التحجيم المعتمد للفرق. قد يعني هذا أن الفرق التي تستخدمها البحوث العميقة يمكن أن تحصل على سيارات أكثر مرونة أو إضافة قدرات إضافية. إن التكيف الديناميكي لحدود الاستخدام سيجعل من السهل دمج الأبحاث العميقة في عمليات عملهم.

التحديات غير المبررة واحتياجات البحث

على الرغم من التقدم المثير للإعجاب ، لا تزال هناك أسئلة وتحديات مفتوحة تتعلق بالبحث العميق والعمل المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل عام. النقاد ، على سبيل المثال ، يتساءلون عما إذا كانت آليات الاقتباس الحالية تلبي المعايير العلمية. أظهرت دراسة حالة من تحليل الأدب العلمي أن الأبحاث العميقة التي استشهدت بشكل صحيح بالدراسات ذات الصلة في تحليل تعديلات بروتين OCT4 في 87 ٪ من الحالات ، ولكن تكبدت مصادر قديمة أو غير ذات صلة في 13 ٪ من الحالات. يوضح هذا المثال أن ضمان الجودة والتقييم النقدي لنتائج أنظمة الذكاء الاصطناعى يجب أن يستمر في لعب دور مهم.

يظل السؤال مفتوحًا أيضًا كيف سيؤثر توافر الأبحاث العميقة على عالم العمل ودور عمال المعرفة. هل ستتحول الأبحاث العميقة فعليًا "العمل الأسبوعي في دقائق" ، مثل كيفن لأنه يتنبأ؟ أم أنها ستثبت أنها أداة أخرى من الذكاء الاصطناعي مع مزايا عملية محدودة؟ تعتمد الإجابة على هذه الأسئلة بشكل كبير على كيفية تكييف الشركات والأفراد هذه التكنولوجيا ودمجها في عمليات عملهم. ومع ذلك ، فمن المؤكد أن عصر الأبحاث القائمة على الوكيل قد بدأت والطريقة التي نعرف أن المعرفة ستتغير بشكل أساسي.

نقطة تحول في أعمال المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي

يمثل افتتاح الأبحاث العميقة لجمهور أوسع نقطة تحول في أعمال المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي. توفر الأداة للباحثين والمحللين وعمال المعرفة في مجالات مختلفة من مكاسب غير مسبوقة وفرص جديدة لاكتساب المعرفة. في الوقت نفسه ، تبقى أسئلة مهمة حول ضمان الجودة والمسؤولية الأخلاقية والآثار على عالم العمل. يؤكد قرار Openaai ، البحث العميق في البداية عدم تقديمه عبر واجهة برمجة تطبيقات ، على المعالجة بعناية من الشركة بمخاطر سوء المعاملة المحتملة والحاجة إلى تطوير التكنولوجيا بمسؤولية. بالنسبة للمؤسسات ، أصبح دمج هذه الأدوات عاملاً تنافسيًا بشكل متزايد ، شريطة أن تطور المهارات اللازمة للتقييم النقدي للنتائج واستخدام هذه التكنولوجيا. ستظهر الأشهر والسنوات القليلة المقبلة ما إذا كانت الأبحاث العميقة لديها في الواقع القدرة على تحويل أعمال المعرفة بشكل أساسي وبدء حقبة جديدة من اكتساب المعرفة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus