Chiny kontra USA w AI: czy DeepSeek R1 (R1 Zero) i OpenAI o1 (o1 mini) naprawdę tak się różnią?

Chiny kontra USA w AI: DeepSeek R1 kontra OpenAI o1 – Strategiczna imitacja czy innowacja technologiczna?

W coraz bardziej zglobalizowanym świecie sztucznej inteligencji (AI) konkurencja pomiędzy Chinami i USA jest szczególnie intensywna. Chiński startup DeepSeek wprowadził niedawno dwa przełomowe modele: DeepSeek R1 Zero i DeepSeek R1. Modele te wywołują zamieszanie w społeczności AI, ponieważ w testach porównawczych osiągają wydajność porównywalną z modelami o1 mini i o1 OpenAI. Ale jak bardzo podobne lub różne są te systemy i co to oznacza dla przyszłości sztucznej inteligencji?

DeepSeek R1 Zero: rewolucja w uczeniu się przez wzmacnianie

Model DeepSeek R1 Zero jest szczególnie innowacyjny, ponieważ był szkolony wyłącznie przy użyciu uczenia się przez wzmacnianie (RL). Całkowicie rezygnuje się z informacji zwrotnej od człowieka lub klasycznego nadzorowanego dostrajania. Dzięki temu jest pionierem w stosowaniu uczenia się przez wzmacnianie w sztucznej inteligencji. Pokazuje imponujący postęp w rozwoju umiejętności rozumowania, m.in.:

• Samokontrola: model samodzielnie analizuje swoje odpowiedzi i wykrywa błędy.
• Refleksja: Rozwija strategie usprawniające rozwiązywanie problemów.
• Generowanie długich łańcuchów myślowych: złożone powiązania są prezentowane w logicznych, spójnych krokach.

Godnym uwagi aspektem jest zdolność modelu do poświęcenia większej ilości czasu na myślenie konkretnym problemom. Przemyślenie i udoskonalenie swojego podejścia pokazuje potencjał uczenia się przez wzmacnianie w tworzeniu autonomicznych systemów uczenia się.

DeepSeek R1: połączenie RL i dostrajania

Natomiast DeepSeek R1 łączy uczenie się przez wzmacnianie z klasycznym nadzorowanym dostrajaniem, aby lepiej dopasować reakcje modelu do ludzkich oczekiwań. Ta hybrydowa metoda treningu pozwala DeepSeek R1 osiągnąć doskonałe wyniki w różnych obszarach zastosowań:

• Matematyka: Osiągnął dokładność 79,8% w teście AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) i imponujące 97,3% w teście MATH 500.
• Programowanie: Dzięki przewadze 96,3% ludzi w Codeforces ustanawia nowy punkt odniesienia.
• Wiedza ogólna: 90,8% na poziomie MMLU (Massive Multitask Language Understanding) i 71,5% na GPQA Diamond oznacza głębokie zrozumienie wiedzy opartej na faktach.

Wyzwania i cechy szczególne modeli DeepSeek

Pomimo imponującej wydajności modele wykazują pewne słabości i osobliwości:

• Niezamierzone przełączanie języków: DeepSeek R1 i R1 Zero mają tendencję do przełączania się między różnymi językami, co może powodować problemy w aplikacjach wielojęzycznych.
• Ograniczona funkcjonalność: oba modele obecnie nie obsługują wywołań funkcji, rozszerzonych okien dialogowych ani danych wyjściowych JSON.
• Otwarta dostępność: DeepSeek R1 jest oprogramowaniem typu open source i jest swobodnie dostępny na podstawie licencji MIT. Dzięki temu programiści mogą korzystać z ciężarów i mocy modelu bez ograniczeń.
• Mniejsze modele: DeepSeek wypuścił także sześć mniejszych modeli przeszkolonych przy użyciu danych z DeepSeek R1. Modele te oferują bardziej elastyczne opcje zastosowań.

Porównanie: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

Zarówno DeepSeek R1, jak i OpenAI o1 to zaawansowane modele sztucznej inteligencji specjalizujące się w złożonym rozumowaniu. Bezpośrednie porównanie ujawnia podobieństwa, ale także pewne uderzające różnice.

1. Wyniki w benchmarkach

DeepSeek R1 osiąga porównywalne, a w niektórych nawet lepsze wyniki niż OpenAI o1 w wielu benchmarkach:

• Matematyka: DeepSeek R1 uzyskał 79,8% w AIME 2024, podczas gdy OpenAI o1 uzyskał 79,2%. W teście MATH 500 DeepSeek R1 z 97,3% wyraźnie wyprzedza OpenAI o1 z 96,4%.
• Programowanie: W teście Codeforces DeepSeek R1 osiągnął 96,3%, tuż za OpenAI o1 z 96,6%.
• Wiedza ogólna: DeepSeek R1 uzyskał 90,8% w MMLU, podczas gdy OpenAI o1 uzyskał 91,8%.

2. Metody szkoleniowe

Główna różnica polega na metodach szkoleniowych:

• DeepSeek R1: Wykorzystuje samo uczenie się przez wzmacnianie bez nadzorowanego dostrajania.
• OpenAI o1: Łączy uczenie się przez wzmacnianie z ludzkimi opiniami (RLHF), umożliwiając lepsze dostosowanie się do ludzkich oczekiwań.

3. Koszt i dostępność

DeepSeek R1 jest znacznie tańszy i bardziej dostępny niż OpenAI o1:

• Koszt interfejsu API: za milion tokenów DeepSeek R1 pobiera tylko 0,55 dolara za dane wejściowe i 2,19 dolara za dane wyjściowe, podczas gdy OpenAI o1 kosztuje odpowiednio 15 i 60 dolarów.
• Licencjonowanie: DeepSeek R1 jest oprogramowaniem typu open source i oferuje pełną elastyczność użytkowania i dostosowywania.

4. Umiejętności specjalne

Obydwa modele oferują zaawansowane możliwości wnioskowania:

• DeepSeek R1: rozwija umiejętności takie jak samoanaliza, refleksja i generowanie długich łańcuchów myślowych poprzez uczenie się przez wzmacnianie.
• OpenAI o1: Został specjalnie przeszkolony w zakresie rozumowania opartego na łańcuchu myślowym, co pozwala mu rozwiązywać złożone problemy krok po kroku.

Nadaje się do:

• Rozwój AI: o1 od ChatGPT – nowy model AI: aktualności, tło, możliwe zastosowania i ograniczenia
• Nowa zawartość AI o1 od OpenAI: Znaczący postęp w technologii AI – „myślący” model AI

Przejrzystość i kontrola: DeepSeek R1 ma tę zaletę

Godną uwagi zaletą DeepSeek R1 jest przejrzystość procesu myślowego. Oferuje użytkownikom głębsze spojrzenie na jego „wewnętrzny monolog”. Umożliwia to prześledzenie łańcucha rozumowania i zrozumienie, gdzie model popełnia błędy. OpenAI o1 pokazuje podobne możliwości, ale nie na taką samą głębokość.

Praktyczne zastosowanie: DeepSeek R1 jako niedroga alternatywa

Przystępna cena i otwarty charakter DeepSeek R1 sprawiają, że jest to obiecująca alternatywa dla programistów, firm i instytucji edukacyjnych. Możliwe obszary zastosowań obejmują:

• Badania naukowe: rozwiązywanie złożonych problemów matematycznych i naukowych.
• Programowanie: optymalizacja i udoskonalanie kodów.
• Kreatywna burza mózgów: generowanie innowacyjnych pomysłów i koncepcji.
• Zastosowania edukacyjne: wspierają naukę i zrozumienie złożonych tematów.

Demokratyzacja technologii AI

DeepSeek R1 i R1 Zero w imponujący sposób pokazują, jak uczenie się przez wzmacnianie może przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji. Ich osiągnięcia są dowodem na to, że chińskie firmy coraz częściej działają na równi z amerykańską konkurencją. Łącząc innowację, dostępność i niski koszt, DeepSeek może mieć trwały wpływ na krajobraz sztucznej inteligencji.

Jednocześnie okaże się, jak oba systemy będą działać w rzeczywistych scenariuszach zastosowań. Konkurencja między Chinami a Stanami Zjednoczonymi w rozwoju sztucznej inteligencji niewątpliwie będzie w dalszym ciągu generować ekscytujące innowacje. Jedno jest jednak jasne: rozpoczęła się demokratyzacja zaawansowanych technologii AI.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Porównanie gigantów AI: DeepSeek kontra OpenAI – Wyścig o szczyt sztucznej inteligencji

Świat sztucznej inteligencji (AI) to dynamiczna i stale rozwijająca się dziedzina, charakteryzująca się ciągłą konkurencją o innowacje i doskonałość. W centrum tej rywalizacji stoi dwóch gigantów: z jednej strony amerykańska firma OpenAI, znana z przełomowych modeli, takich jak GPT i seria „o1”, a z drugiej strony wschodzący chiński startup DeepSeek ze swoimi imponującymi modelami takie jak DeepSeek R1 i R1 Zero. Pytanie, czy ostatnie wydarzenia w DeepSeek stanowią przypadkową zbieżność, czy strategiczną imitację, jest przedmiotem ożywionej debaty i podkreśla złożoną dynamikę globalnej konkurencji w zakresie sztucznej inteligencji.

DeepSeek R1 Zero: zmiana paradygmatu poprzez uczenie się wyłącznie przez wzmacnianie

DeepSeek R1 Zero to niezwykły model przełamujący tradycyjne podejście do rozwoju AI. W przeciwieństwie do większości dużych modeli językowych, które opierają się na połączeniu uczenia się nadzorowanego i uczenia się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF), R1 Zero był szkolony wyłącznie przy użyciu uczenia się przez wzmacnianie (RL). Oznacza to, że model rozwijał swoje możliwości bez bezpośredniego udziału człowieka, bez dostosowywania się do ludzkich preferencji. Jest to zasadnicza różnica, która sprawia, że ​​R1 Zero jest fascynującym przypadkiem do odkrywania możliwości czystego RL.

W rezultacie powstał model zdolny do rozwinięcia niezwykłych zdolności poznawczych, które wcześniej można było osiągnąć jedynie poprzez połączenie informacji zwrotnej od człowieka i uczenia się pod nadzorem. R1 Zero demonstruje:

Samoweryfikacja

Model jest w stanie krytycznie zbadać własne wnioski i obliczenia oraz sprawdzić błędy, co skutkuje większą dokładnością i niezawodnością. Nie jest już tylko „generatorem odpowiedzi”, ale aktywnym rozwiązującym problemy, świadomym własnych procesów poznawczych.

odbicie

R1 Zero może analizować i uczyć się na podstawie własnych procesów myślowych. Oznacza to, że model może dostosować się nie tylko do nowych danych, ale także do własnego sposobu rozwiązywania problemów. To krok w kierunku „metakognitywnej” sztucznej inteligencji.

Generowanie długich łańcuchów myślowych

Model może rozbić złożone problemy na serię logicznych kroków i przedstawić je w zrozumiały i przejrzysty sposób. Ta zdolność do generowania długich „łańcuchów myślowych” jest kluczowa przy rozwiązywaniu trudnych zadań wymagających złożonego rozumowania.

Czas myślenia adaptacyjnego

R1 Zero może zdecydować, w zależności od złożoności zadania, kiedy musi poświęcić więcej „czasu na myślenie”, aby rozwiązać problem. Jest to dynamiczne dostosowanie wysiłku obliczeniowego, sugerujące, że model nie tylko uparcie wykonuje algorytmy, ale także rozwija poczucie trudności zadania.

Możliwości te w imponujący sposób demonstrują potencjał uczenia się przez wzmacnianie jako podstawy rozwoju wysoce inteligentnych systemów. R1 Zero jest dowodem na to, że można rozwijać złożone umiejętności poznawcze bez polegania na ograniczeniach ludzkich informacji zwrotnych. Konsekwencje tego podejścia dla przyszłości badań nad sztuczną inteligencją są ogromne.

DeepSeek R1: połączenie uczenia się przez wzmacnianie i dostrajania

Podczas gdy DeepSeek R1 Zero bada granice czystego uczenia się przez wzmacnianie, DeepSeek R1 podąża inną ścieżką, która stanowi syntezę uczenia się przez wzmacnianie i nadzorowanego dostrajania. Model ten wykorzystuje mocne strony obu metod, aby stworzyć system, który ma zarówno zaawansowane możliwości rozumowania, jak i lepiej pasuje do ludzkich oczekiwań.

Imponująca wydajność DeepSeek R1 w różnych obszarach jest dowodem skuteczności tego podejścia:

matematyka

Podczas egzaminu AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) DeepSeek R1 osiągnął dokładność na poziomie 79,8%, a w przypadku MATH-500 nawet 97,3%. Liczby te sugerują, że model może nie tylko rozwiązywać proste problemy matematyczne, ale także jest w stanie zrozumieć i zastosować złożone koncepcje matematyczne. W standardowych testach przewyższa większość ludzkich matematyków.

programowanie

W konkursie Codeforces, prestiżowym konkursie programistycznym, DeepSeek R1 uzyskał lepsze wyniki niż 96,3% uczestników. Model jest w stanie rozwiązywać wymagające zadania programistyczne, rozumieć złożony kod i pisać wydajne algorytmy.

Wiedza ogólna

W wymagających testach MMLU (Massive Multitask Language Understanding) i GPQA Diamond DeepSeek R1 osiągnął imponujące wyniki odpowiednio 90,8% i 71,5%. Wyniki te podkreślają zdolność modelu do zrozumienia i zastosowania szerokiego zakresu wiedzy i sugerują, że może on działać na równi z ludzką inteligencją.

Te osiągnięcia sprawiają, że DeepSeek R1 jest wszechstronnym narzędziem, które można wykorzystać w różnych obszarach zastosowań, od badań naukowych po tworzenie oprogramowania.

Cechy szczególne i wyzwania na drodze do doskonałej sztucznej inteligencji

Pomimo imponującego postępu, jaki DeepSeek osiągnął dzięki R1 i R1 Zero, istnieją również pewne wyzwania i ograniczenia do pokonania:

Zmiana języka

Zarówno R1, jak i R1 Zero czasami wykazują tendencję do niezamierzonego przełączania się między różnymi językami. Ta niespójność może mieć wpływ na wygodę użytkownika i wymaga dalszych ulepszeń w przetwarzaniu języka.

Ograniczenia funkcjonalne

Modele obecnie nie obsługują wywoływania funkcji, rozszerzonych okien dialogowych ani danych wyjściowych w formacie JSON. Ograniczenia te utrudniają wykorzystanie modeli w złożonych aplikacjach wymagających tych funkcji.

Otwarta dostępność

Chociaż bezpłatna dostępność DeepSeek R1 na licencji MIT jest główną zaletą i pozwala na swobodne korzystanie z ciężarów i mocy modelu, oznacza to również, że model może zostać potencjalnie wykorzystany do szkodliwych celów. Ważne jest, aby społeczność i programiści wzięli na siebie odpowiedzialność i korzystali z technologii w sposób etyczny.

Mniejsze modele open source

Wypuszczenie sześciu mniejszych modeli open source wytrenowanych na danych DeepSeek-R1 to znaczący krok w kierunku demokratyzacji technologii sztucznej inteligencji. Umożliwia to naukowcom i programistom na całym świecie dostęp do zaawansowanej technologii sztucznej inteligencji i jej rozwój.

Rozwój DeepSeek R1 i R1 Zero pokazuje nie tylko możliwości uczenia się przez wzmacnianie, ale także wyzwania, którym należy stawić czoła, tworząc naprawdę inteligentne systemy.

DeepSeek R1 kontra OpenAI o1: Bezpośrednie porównanie gigantów

Porównanie DeepSeek R1 z modelem o1 OpenAI jest nieuniknione, ponieważ oba systemy mają na celu rozwiązywanie złożonych problemów i demonstrowanie zaawansowanych możliwości wnioskowania. Chociaż oba modele działają podobnie w wielu obszarach, istnieją pewne kluczowe różnice, którym warto przyjrzeć się bliżej:

Wydajność w bezpośrednim porównaniu

W wielu testach porównawczych DeepSeek R1 i o1 wykazują bardzo podobną wydajność. W matematyce DeepSeek R1 uzyskał 79,8% w AIME 2024, podczas gdy o1 uzyskał 79,2%. W programowaniu DeepSeek R1 uzyskał 96,3% w teście Codeforces, podczas gdy o1 uzyskał 96,6%. W teście wiedzy ogólnej MMLU DeepSeek R1 uzyskał 90,8%, a o1 91,8%. Wyniki te pokazują, że oba modele konkurują na bardzo wysokim poziomie w wielu obszarach.

Ale są też obszary, w których DeepSeek R1 przewyższa o1. W teście MATH 500 DeepSeek R1 osiągnął imponującą dokładność na poziomie 97,3%, podczas gdy o1 osiągnął 96,4%. Wyniki te sugerują, że DeepSeek R1 może być lepszy w niektórych określonych obszarach.

Metody szkoleniowe

Uczenie się przez wzmacnianie w centrum uwagi: oba modele wykorzystują uczenie się przez wzmacnianie jako podstawową metodę szkolenia. Jednakże, podczas gdy DeepSeek R1 opiera się na czystym uczeniu się przez wzmacnianie bez wcześniejszego nadzorowanego dostrajania, o1 łączy RL z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF). Ta różnica w metodach szkoleniowych może przyczynić się do zaobserwowanych różnic w wydajności między modelami i sugerować różne filozofie rozwoju sztucznej inteligencji. Podczas gdy DeepSeek podąża ścieżką czysto algorytmicznej inteligencji, OpenAI opiera się na udoskonalaniu modeli w oparciu o ludzką wiedzę.

Koszt i dostępność

Kluczową różnicą między tymi dwoma modelami jest cena i dostępność. DeepSeek R1 jest znacznie bardziej opłacalny niż o1, przy kosztach API wynoszących 0,55 USD za dane wejściowe i 2,19 USD za dane wyjściowe na milion tokenów w porównaniu z 15 i 60 USD w przypadku o1. Ponadto DeepSeek R1 jest oprogramowaniem typu open source i dostępnym na licencji MIT, natomiast o1 jest technologią zastrzeżoną. Te różnice w kosztach i dostępności sprawiają, że DeepSeek R1 jest atrakcyjną opcją dla programistów i badaczy, którzy chcą wykorzystać zaawansowaną technologię sztucznej inteligencji bez większych nakładów finansowych.

Specjalne umiejętności

Mocne strony w szczegółach: DeepSeek R1 rozwinął takie umiejętności, jak samoanaliza, refleksja i generowanie długich łańcuchów myślowych poprzez czyste RL. Z drugiej strony o1 został specjalnie przeszkolony w zakresie rozumowania opartego na łańcuchu myślowym i potrafi rozwiązywać złożone problemy krok po kroku. Chociaż oba modele specjalizują się w zaawansowanym rozumowaniu, różnią się one pod względem metodologicznym, co skutkuje różnymi mocnymi stronami w różnych obszarach zastosowań.

Obszary zastosowań

Podobieństwa i różnice: Obydwa modele nadają się do różnorodnych wymagających zadań, takich jak badania naukowe, złożone obliczenia matematyczne, zaawansowane programowanie i kreatywne burze mózgów. Mogą one w równym stopniu służyć jako podstawa zaawansowanych zastosowań sztucznej inteligencji w różnych obszarach, ale ich różne cele mogą sprawić, że będą bardziej odpowiednie w niektórych zastosowaniach niż w innych.

Ogólnie rzecz biorąc, DeepSeek R1 stanowi poważną alternatywę dla o1 OpenAI, oferując znacznie niższe koszty i większą dostępność przy porównywalnej wydajności. Jest to znaczący krok w kierunku demokratyzacji technologii sztucznej inteligencji, który może zasadniczo zmienić sposób opracowywania i wdrażania sztucznej inteligencji. Jednak długoterminowa wykonalność obu modeli w rzeczywistych scenariuszach zastosowań dopiero się okaże.

Nadaje się do:

• Czy modele językowe AI są wykorzystywane w przemyśle, np. w robotyce, procesach automatyzacji, inteligentnych fabrykach czy systemach sterowania ruchem?
• Kolejny poziom sztucznej inteligencji: Autonomiczni agenci AI podbijają cyfrowy świat – agenci AI kontra modele AI

Szczegółowe informacje na temat mocnych stron DeepSeek R1

Chociaż ogólna wydajność DeepSeek R1 i OpenAI o1 jest bardzo podobna w wielu obszarach, istnieją pewne specyficzne obszary, w których DeepSeek R1 wykazuje doskonałą wydajność:

Kompetencje matematyczne na najwyższym poziomie

DeepSeek R1 przewyższa o1 w testach matematycznych, takich jak AIME (79,8% w porównaniu z 79,2%) i MATH-500 (97,3% w porównaniu z 96,4%). Wyniki te nie są jedynie wartościami liczbowymi, ale pokazują, że model jest w stanie zrozumieć i zastosować złożone koncepcje i problemy matematyczne. Jest to świadectwo głębokiej wiedzy matematycznej DeepSeek R1.

Głębsza wiedza ogólna

W teście wiedzy ogólnej GPQA Diamond Test, DeepSeek R1 uzyskuje wynik 71,5%, co jest znaczącym osiągnięciem. Model wykazuje głębokie zrozumienie faktów, koncepcji i zależności, co czyni go wszechstronnym narzędziem do zastosowań wymagających szerokiego zakresu wiedzy.

Przejrzystość w procesie myślowym

Monolog wewnętrzny: DeepSeek R1 zapewnia bardziej szczegółowy wgląd w swój wewnętrzny proces myślowy w porównaniu do o1. Prowadzi bardziej przejrzysty „monolog wewnętrzny”, który pozwala użytkownikowi lepiej zrozumieć uzasadnienie udzielonych odpowiedzi. Ta przejrzystość jest nieoceniona dla zrozumienia, w jaki sposób model wyciąga wnioski i identyfikacji potencjalnych źródeł błędów. Ułatwia to kontrolowanie modelu w przyszłych żądaniach.

Wykonywanie kodu w czasie rzeczywistym

DeepSeek R1 oferuje unikalną możliwość testowania i renderowania wbudowanego kodu bezpośrednio w interfejsie czatu. Jest to podobne do „Artefaktów Claude’a” i pozwala na szybkie iteracje i ulepszenia programowania. Możliwość wykonywania kodu w czasie rzeczywistym jest ogromną zaletą dla programistów i programistów.

Pomimo tych mocnych stron należy podkreślić, że do pełnego potwierdzenia różnic w wydajności między obydwoma modelami wymagane są niezależne oceny i analizy długoterminowe.

Przyszłość sztucznej inteligencji: globalna konkurencja o niepewnym wyniku

Rozwój DeepSeek i OpenAI pokazuje, że świat sztucznej inteligencji stale się zmienia. Konkurencja pomiędzy dwoma gigantami w znaczący sposób wpłynie na rozwój sztucznej inteligencji w nadchodzących latach i doprowadzi do kolejnych innowacji.

Pytanie, czy podobieństwa między DeepSeek R1 i OpenAI o1 wynikają z przypadku, czy ze strategicznej imitacji, pozostaje na razie bez odpowiedzi. Jasne jest jednak, że globalna rywalizacja o dominację w sztucznej inteligencji napędza rozwój technologiczny i przesuwa granice tego, co jest możliwe. Nie jest jeszcze jasne, czy w tej konkurencji przodem będzie DeepSeek, czy OpenAI. Pewne jest jednak, że przyszłość sztucznej inteligencji będzie zależała od umiejętności podejmowania zarówno innowacyjnych, jak i odpowiedzialnych decyzji. Demokratyzacja technologii sztucznej inteligencji poprzez modele open source, takie jak DeepSeek R1, niewątpliwie odegra kluczową rolę w tym procesie. To ekscytująca i złożona dziedzina, która z pewnością kryje w sobie wiele niespodzianek.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus