AI tabanlı bilgi çalışması: OpenAAI'dan Chatgpt ile derin araştırmalar: Avantajlar ve sınırlar nerede?

Derinlik Araştırması: Openai erişimi açar ve bilgi çalışmasının manzarasını değiştirir

“Derin araştırma” özelliğinin kademeli olarak açılmasıyla Openaai, bilgiyi bilme şeklimizi temelden değiştirme potansiyeline sahip dikkate değer bir adım attı. Bir zamanlar özel bir pro-kullanıcı grubu için ayrılan şey, chatgpt plus, ekip, eğitim ve kurumsal planlara aboneler de dahil olmak üzere daha geniş bir kitleye ulaşılabilir. Aylık kullanım sınırları olsa da, bu erişimin genişlemesi, yalnızca bu teknolojinin artan olgunluğunu değil, aynı zamanda AI tabanlı bilgi sistemlerinin oldukça rekabetçi alanında öncü bir rol oynamak için Openai'nin stratejik hırsını işaret etmektedir. Adım, şaşkınlık, Google, Xai ve Microsoft gibi şirketlerle rekabetin yoğunlaştığı ve hepsi de bilgi çalışması için yeni nesil araçlar geliştirmeye çalıştığı bir zamanda gerçekleşir.

Derin araştırmaların arka planı ve işlevselliği

Genesis ve temel işlevsellik

Derin araştırmalar, geleneksel arama yöntemlerinin sınırlarının üstesinden gelme ve yeni bir bilgi edinme dönemini başlatma ihtiyacından ortaya çıktı. Karmaşık, çok aşamalı araştırmalar yapabilen bir tür “AI ajanı” olarak tasarlanmıştır. Özünde, sadece bilgi bulmak değil, aynı zamanda bunu anlamak, analiz etmek ve yapılandırılmış bir biçimde sunmakla ilgilidir. Deep Research, Openai'den O3 modelinin, web tarama ve veri analizinin zorlu görevleri için özel olarak optimize edilmiş son derece gelişmiş bir versiyonunu kullanıyor.

GPT-4O'da kullanılanlar gibi geleneksel sohbet botu modlarının aksine, Deep Research, istek başına beş ila otuz dakika arasında daha uzun bir süre boyunca çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu süre zarfında, sistematik olarak yüzlerce çevrimiçi kaynağı arar, ilgili bilgileri çıkarır, önemini sorulan soru bağlamında yorumlar ve sonuçları tutarlı bir raporda sentezler. Bu işlem arama sonuçlarının basit erişiminin çok ötesine geçer; Bulunan materyalin aktif bir incelemesini, kalıpların, çelişkilerin ve ilgili bağlantıların tanımlanmasını içerir.

Teknolojik temeller

Derin araştırmaların performansı, farklı gelişmiş AI teknolojilerinin bir kombinasyonuna dayanmaktadır. Merkezi bir husus "akıl yürütme", yani mantıklı sonuçlar çıkarma ve karmaşık gerçekleri anlama yeteneğidir. Bu, sistemin arama stratejilerini bağımsız olarak geliştirmesini ve uyarlamasını, kaynakları eleştirel olarak değerlendirmesini ve ilgili soru bağlamında bilgilerin uygunluğunu değerlendirmesini sağlar.

Buna ek olarak, derin araştırmalar, doğrudan veri analizi için kapıyı açan Python kodunu gerçekleştirebilir. Bu yetenek, büyük veri kayıtlarının işlenmesi, istatistiksel analizler yapmak veya karmaşık hesaplamalar yapmak söz konusu olduğunda özellikle değerlidir. Bir diğer önemli yapı taşı, özel dosyaları işleme yeteneğidir. Kullanıcılar, daha sonra araştırmaya dahil edilebilecek sistem belgelerini, tabloları veya diğer dosya biçimlerini sağlayabilir. Bu, örneğin, iç raporları, araştırma verilerini veya belirli belgeleri analize entegre etmeyi ve böylece araştırma bağlamını genişletmeyi sağlar.

Önceki modellerde belirleyici bir fark eğitim yaklaşımında. Derin araştırmalar "takviye öğrenimi" tarafından eğitildi, bu yüzden odak noktası tarayıcı ve araç kullanımı gerektiren gerçek görevlerdi. Bu yaklaşım temelde önceki birçok dil modelinde yaygın olan tamamen metin tabanlı eğitim yönteminden farklıdır. Gerçek araştırma görevlerinin eğitimi alarak, Deep Research, İnternet'in dinamik ve sıklıkla yapılandırılmamış bilgi alanı ile etkili bir şekilde başa çıkmayı öğrenmiştir.

Genişletilmiş Erişim ve Kullanım Koşulları

Yeni kullanıcı grupları ve yontma sınırları

Derin araştırmalara daha geniş kullanıcı gruplarına erişimin genişletilmesi, bu teknolojinin demokratikleşmesinde önemli bir adımdır. Başlangıçta sadece 200 $ 'lık aylık aboneliğe sahip Pro kullanıcıları için erişilebilir, erişim 25 Şubat 2025'te aşağıdaki kullanıcı gruplarına genişletildi:

Artı kullanıcılar (20 $/ay)

Ayda 10 derin inceleme sorguları. Bu, geniş bir kullanıcı çemberinin, profesyonel bir aboneliğin yüksek maliyetlerini karşılamak zorunda kalmadan derinlik araştırmalarının temel avantajlarını deneyimlemesini sağlar.

Takım/Girişim/Eğitim

Kullanıcı ve ay başına 10 sorgu. Bu düzenleme, kuruluşlara ve eğitim kurumlarına erişim sağlamayı ve ekiplerde derin araştırmaların işbirlikçi kullanımını teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

Profesyonel kullanıcı

100 ila 120 sorgunun aylık sapmasını arttırmak. Düzenli olarak kapsamlı araştırmalar yapan güç kullanıcıları için, bu kapasitede hoş bir artıştır.

Kaynak -Yoğun İşleme: Hassasiyet ve Verimlilik arasındaki Denge

Bu kademeli kullanım sınırları, derin araştırmaların kaynak yoğunluğunu yansıtır. Her sorgu, önemli bilgi işlem masrafları ile ilişkilidir, çünkü model 30 dakikaya kadar otonom olarak çalışır, arama stratejileri geliştirir, kaynakları ve üçlü sonuçları değerlendirir. Dolayısıyla sorguların sınırlandırılması, sistem kaynaklarını verimli bir şekilde yönetmeye ve tüm kullanıcılar için sürekli yüksek hizmet kalitesi sağlamaya hizmet eder.

Genişleme sırasında teknik iyileştirmeler

Kullanıcı grubunun genişlemesine paralel olarak, derin araştırmaların işlevselliğini ve kullanıcı arkadaşlığını daha da artıran teknik iyileştirmeler de uygulandı:

1. Teklifli gömülü görüntüler

Web kaynaklarından görsel içerik artık doğrudan raporlara entegre edilmiş ve ilgili kaynaklarla sağlanmıştır. Bu, görsel bilgi için raporları zenginleştirir ve özellikle bilim, teknoloji veya tasarım gibi alanlarda karmaşık gerçeklerin anlaşılmasını kolaylaştırır.

2. Geliştirilmiş belge analizi

Deep Research, yüklenen dosyaları, özellikle PDF'leri ve tabloları daha da iyi anlıyor. Bu, kullanıcıların genellikle özel belgelerle çalıştığı konulara özgü bağlamlarda özellikle avantajlıdır. Geliştirilmiş analiz yeteneği, bu belgelerden bilgi çıkarmayı ve araştırma sonuçlarına entegre olmayı mümkün kılar.

3. artan şeffaflık

Derin araştırmalar tarafından oluşturulan her rapor, ayrıntılı kaynak kaynaklarını ve yapılan araştırma adımlarının bir özetini içerir. Bu, araştırma sürecinin anlaşılabilirliğini artırır ve kullanıcıların sonuçların güvenilirliğini daha iyi değerlendirmelerini sağlar. Şeffaflık, yapay zeka destekli bilgi çalışmalarına olan güveni güçlendirmek ve bu teknolojinin sorumlu kullanımını teşvik etmek için önemli bir hususdur.

Uygulamada Performans ve Uygulamalar

Benchmark sonuçları ve performans karşılaştırmaları

Derin araştırmaların performansı çeşitli iç ve dış testlerde gösterilmiştir. GPT-4O ve Claude 3.5 dahil olmak üzere diğer modellerle doğrudan karşılaştırmalarda, derin araştırmalar bunları çeşitli kriterlerde açıkça aştı:

İnsanlığın Son Sınavı (CAIS/Ölçek AI)

AI sistemlerinin genel bilgi ve problem çözme becerilerini test eden bu zorlu ölçütte, derin araştırmalar %26,6'lık bir doğruluk elde etti. Karşılaştırma için: GPT-4O ve Claude 3.5 sadece %9 elde etti. Bu sonuç, Deep Research'in karmaşık soruları anlama ve kesin cevaplar sağlama konusunda üstün yeteneğinin altını çizmektedir.

Gaia Benchmark

AI sistemlerinin çeşitli bilgi alanlarındaki soruları cevaplama yeteneğini test eden Gaia kıyaslamasında, derin araştırmalar 50 görev kategorisinden 43'ünde öncülük etti. Bu, farklı alanlarda derin araştırmaların geniş uygulanabilirliğini ve yüksek performansını göstermektedir.

Araştırma yeniden programlama

Biyomedikal araştırma alanındaki belirli bir uygulamada, 30 dakikadan daha kısa bir sürede hücre yeniden programlama üzerine 200'den fazla çalışmayı analiz etmek için derin araştırmalar başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Geleneksel olarak günler hatta haftaları kullanan bu görev, derin araştırmalar kullanarak mümkün olan en kısa sürede ustalaşabilir. Bu, teknolojinin araştırma süreçlerini hızlandırmak için muazzam potansiyelini göstermektedir.

Rekabet manzarası ve stratejik konumlandırma

Rakip çözümler ve benzersiz satış noktaları

Openai, yapay zeka temelli bilgi çalışması alanındaki artan rekabete yanıt olarak kasıtlı olarak derin araştırmaları konumlandırır. Piyasada benzer işlevler sunan, ancak belirli yönlerde farklılık gösteren çeşitli alternatif çözümler vardır:

Google Derin Araştırması

Gemini Advanced'e entegre (ayda 20 $ için de mevcuttur). Gemini Advanced ile Google, derin araştırma işlevlerine dayanan karşılaştırılabilir bir çözüm sunuyor. OpenAAI ve Google arasındaki rekabet bu alanda inovasyonu artırıyor ve mevcut teknolojilerde istikrarlı bir gelişmeye yol açıyor.

Xai DeepSearch

Yalnızca GROK kullanıcıları için (8 $/ay). Elon Musk şirketi Xai, GROK aboneliğine bağlı olan DeepSearch ile başka bir alternatif sunuyor. Bu, AI pazarındaki çeşitli aktörlerin teknolojilerini konumlandırmak ve pazarlamak için farklı stratejiler izlediğini göstermektedir.

Microsoft daha derin düşünüyorum

Ücretsiz, ancak webbrowsing işlevselliği olmadan kullanılabilir. Think Deeper ile Microsoft, İnternet'e erişemediği için işlevselliği ile sınırlı olan ücretsiz bir çözüm sunar. Bu, webbrowsing yeteneğinin derin araştırma araçları için belirleyici bir ayrım özelliği olduğunu açıkça ortaya koymaktadır.

Farklı çözümler arasında önemli bir fark "ajan yeteneği" nde yatmaktadır. Microsoft'un daha derin düşünce statik veri kayıtlarıyla sınırlı olsa da, Openai ve Google sistemleri web üzerinde bağımsız olarak araştırma yapabilir ve dinamik olarak yeni bilgilere erişebilir. Otonom bilgi ve işleme oluşturma yeteneği, derin araştırmaların merkezi bir avantajıdır ve bunu daha basit arama araçlarından ayırır.

Şaşkınlık derin araştırma

Şaşkınlık Deep Research, kendisini kullanıcıların kapsamlı, mevcut bilgi kaynaklarına hızlı ve etkileşimli erişim sağlayan ücretsiz, AI tabanlı bir araştırma platformu olarak sunar. Geleneksel arama araçlarının aksine, şaşkınlık, kaynakların şeffaf sunumuna ve karmaşık soruları bağlamla ilgili bir şekilde cevaplama yeteneğine özel önem vermektedir. Gelişmiş algoritmalar kullanarak platform, web'den dinamik olarak alakalı verileri çıkarmayı ve kullanıcının bilgi ihtiyaçlarını gerçek zamanlı olarak karşılamayı başarır. Otonom web araştırması ve sonuçların kesin işlenmesinin bu kombinasyonu, şaşkınlık derin araştırmalarını çekici bir araç haline getirir - özellikle de iyi ve anlaşılır bilgileri takdir eden kullanıcılar için. Buna ek olarak, platformun etkileşimli doğası, takip sorularının doğrudan iletişim kutusunda netleştirilmesini ve böylece yinelemeli bir araştırma sürecini desteklemesini sağlar.

Ekonomik çıkarımlar ve pazar stratejisi

Openai'nin fiyat farklılaşması, 20 $ 'lık bir artı abonelik ve 200 $' lık bir profesyonel abonelik, hem geniş kullanıcı gruplarını ele almak hem de yüksek performanslı kullanıcıları bağlamak için stratejik bir harekettir. Daha uygun fiyatlı artı seçeneği, geniş bir kitlenin derin araştırmaların avantajlarını tanımasını ve kullanmasını sağlarken, Pro aboneliği kapsamlı araştırmalara ihtiyaç duyan ve genişletilmiş işlevlere ihtiyaç duyan profesyonel kullanıcılara uyarlanmıştır.

ABI Research'ten Paul Schell gibi analistler, bu gelişimi "Demokratikleştirici Ajan tabanlı AI" yönünde açık bir eğilim olarak görüyorlar. Derin araştırmaların ve benzeri teknolojilerin daha geniş mevcudiyeti, bilgi çalışmalarını temelden değiştirme ve şirketler ve bireyler için yeni fırsatlar açma potansiyeline sahiptir. Aynı zamanda, bu gelişme, görevleri AI sistemleri tarafından giderek daha fazla ele geçirilebilen geleneksel bilgi çalışanları için yıkıcı etkiler de içermektedir. Yapay zeka destekli araçlarla etkili bir şekilde çalışma ve sonuçlarını eleştirel olarak değerlendirme yeteneği, gelecekte bilgi çalışanları için kilit bir yeterlilik olacaktır.

Güvenlik ve Risk Yönetimi

Halüsinasyon oranları ve hatalara duyarlılık

Deep Research'in etkileyici performansına rağmen, bu teknolojinin sınırlarını ve potansiyel risklerini dikkate almak önemlidir. Openai, derin araştırmaların vakaların % 3-5'inde yanlış sonuçlar çıkarabileceğini veya otorite kaynaklarını doğru bir şekilde değerlendiremeyeceğini itiraf ediyor. Bu "halüsinasyonlar" veya hataların farklı nedenleri olabilir, örneğin eğitim veri setindeki yetersizlikler, algoritmik zayıflıklar veya işlenecek bilgilerin doğal karmaşıklığı olabilir.

Openai'den bir iç beyaz makale özellikle aşağıdaki potansiyel hata kaynakları konusunda uyarıyor:

Düzenleyici yönergelerin yanlış yorumlanması

Derin araştırmalar, karmaşık yasaları, düzenlemeleri veya uyum yönergelerini yorumlamak ve uygulamakta zorluk çekebilir. Bu, finans veya sağlık hizmeti gibi yüksek düzeyde düzenlenmiş endüstrilerde özellikle sorunlu olabilir.

Gerçekler ve söylentiler arasında yetersiz ayrım

İnternetin dinamik bilgi odasında, güvenli gerçekler ile doğrulanmamış söylentiler veya fikir ifadeleri arasında ayrım yapmak genellikle zordur. Bazı durumlarda, derin araştırmalar bu ayrımı raporlarında güvenilir ve muhtemelen yanlış veya yanıltıcı bilgiler yapmakta zorluk çekebilir.

Belirsizlik iletişimindeki sınırlar

AI sistemleri genellikle ifadelerinde belirsizlikleri ve olasılıkları iletmekte zorluk çeker. Bazı durumlarda, derin araştırmalar sonuçlarının kesinlikle güvenli ve kusursuz olduğu izlenimini verebilir, ancak gerçekte her zaman böyle değildir.

Güvenlik önlemleri ve kalite güvencesi

Riskleri en aza indirmek ve derin araştırmaların güvenliğini sağlamak için Openai çeşitli önlemler aldı:

1. Kırmızı Takım Kampanyaları

Dış güvenlik uzmanları ve "kırmızı ekipler", derin araştırmalarda zayıflıklar ve potansiyel istismar arayışında görevlendirildi. Bu testler, veri koruması, tehlikeli tavsiye dağılımı, ayrımcılık ve manipülasyon gibi 12 farklı risk kategorisini içermektedir. Bu kampanyaların sonuçları Openai'nin güvenlik açıklarını belirlemesine ve güvenlik önlemlerini iyileştirmesine yardımcı oldu.

2. Otomatik değerlendirmeler

Openai, derin araştırmaların kalitesini ve güvenliğini sürekli olarak izlemek için otomatik değerlendirme sistemlerine güvenmektedir. Kendi bilgilerine göre, bu sistemler, nefret söylemleri, propaganda veya zararlı bilgiler gibi istenmeyen içeriğin tespitinde % 93'lük bir doğruluk elde eder.

3. Sandboxing

Derin araştırmalarda Python kodu izole "sanal alan" ortamlarında gerçekleştirilir. Bu, genel sisteme potansiyel olarak zararlı kod erişimini önler veya istenmeyen yan etkilere neden olur. Sandboxing, kötü amaçlı yazılım veya sistem uzlaşma riskini en aza indirmek için yaygın bir güvenlik tekniğidir.

Gelecekteki gelişmeler ve açık sorular

Planlanan işlevler ve uzantılar

Openaai, önümüzdeki aylarda derin araştırmaların daha da geliştirileceğini ve yeni işlevleri içerecek şekilde genişletileceğini duyurdu. 2025'in ikinci çeyreği için aşağıdaki uzantılar planlanmaktadır:

Multimodal Raporlar

Veri görselleştirmelerinin ve oluşturulan görüntülerin derin araştırmalardan gelen raporlara entegrasyonu. Bu, raporların anlaşılabilirliğini ve anlamlılığını daha da artırmayı ve kullanıcıların bir bakışta karmaşık bilgileri kaydetmelerini sağlamak için tasarlanmıştır.

API erişimi

Seçilen kurumsal ortaklar için bir programlama arayüzü (API) sağlanması. Bu, şirketlerin derin araştırmaları doğrudan kendi sistemlerine ve uygulamalarına entegre etmelerini ve teknolojiyi belirli uygulamalar için uyarlamalarını sağlayacaktır. Ancak Openai, API onayının ancak "ikna riskleri" yeterince açıklığa kavuşturulmaz gerçekleşeceğini vurgulamaktadır. Bu, Openai'nin özellikle manipülasyon ve dezenformasyon ile ilgili olarak derin araştırma risklerini çok ciddiye aldığını göstermektedir.

Dinamik deflajen sınırları

Takımlar için kullanıma bağlı ölçeklendirmenin tanıtımı. Bu, derin araştırmaların yoğun bir şekilde kullandıkları ekiplerin daha esnek deflajen sims alabileceği veya ek kapasiteler ekleyebileceği anlamına gelebilir. Kullanım sınırlarının dinamik bir uyarlaması, derin araştırmaları çalışma süreçlerine entegre etmeyi kolaylaştıracaktır.

Açıklanamayan zorluklar ve araştırma ihtiyaçları

Etkileyici ilerlemeye rağmen, derin araştırmalar ve genel olarak AI tabanlı bilgi çalışmaları ile ilgili açık sorular ve zorluklar vardır. Örneğin eleştirmenler, mevcut atıf mekanizmalarının bilimsel standartları karşılayıp karşılamadığını sorgular. Bilimsel literatür analizinden bir vaka çalışması, derin araştırmaların, vakaların % 87'sinde OCT4 protein modifikasyonlarının analizinde ilgili çalışmaları doğru bir şekilde gösterdiğini, ancak vakaların % 13'ünde modası geçmiş veya alakasız kaynaklara maruz kaldığını göstermektedir. Bu örnek, kalite güvencesi ve AI sistemlerinin sonuçlarının eleştirel değerlendirmesinin önemli bir rol oynamaya devam etmesi gerektiğini açıkça ortaya koymaktadır.

Soru ayrıca, derin araştırmaların daha geniş mevcudiyetinin çalışma dünyasını ve bilgi çalışanlarının rolünü nasıl etkileyeceği açıktır. Derin araştırmalar aslında "haftalık dakikalar içinde işe yarıyor", Kevin olarak tahmin ettiği için dönüşecek mi? Yoksa sınırlı pratik faydaları olan başka bir AI aracı olacak mı? Bu soruların cevabı, şirketlerin ve bireylerin bu teknolojiyi nasıl uyarladıklarına ve bunları çalışma süreçlerine nasıl entegre etmelerine bağlı olacaktır. Bununla birlikte, ajan tabanlı araştırma döneminin başladığı ve bilginin bilme şeklimiz temelde değişeceği kesindir.

AI tabanlı bilgi çalışmasında bir dönüm noktası

Daha geniş bir kitle için derin araştırmaların açılması, yapay zeka tabanlı bilgi çalışmasında bir dönüm noktasını işaret ediyor. Araç, benzeri görülmemiş verimlilik kazanımlarının çeşitli alanlarında araştırmacılar, analistler ve bilgi çalışanlarına ve bilgi kazanmak için yeni fırsatlar sunmaktadır. Aynı zamanda, kalite güvencesi, etik sorumluluk ve iş dünyası üzerindeki etkiler hakkında önemli sorular devam etmektedir. Başlangıçta bir API aracılığıyla sunmayan derin araştırmalar olan OpenAAI'nin kararı, şirketin dikkatle ele alınmasının potansiyel istismar riskleri ve teknolojiyi sorumlu bir şekilde geliştirme ihtiyacının altını çizmektedir. Kuruluşlar için, sonuçların eleştirel değerlendirmesi ve bu teknolojiyi kullanmak için gerekli becerileri geliştirmeleri koşuluyla, bu tür araçların entegrasyonu giderek daha rekabetçi bir faktör haline gelmektedir. Önümüzdeki birkaç ay ve yıllar, derin araştırmaların aslında bilgi işini temel olarak dönüştürme ve AI tabanlı bilgi edinimi yeni bir dönem başlatma potansiyeline sahip olup olmadığını gösterecektir.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus