История развития компании Infinium и что находится у неё «под капотом»

Михаил Дедунович — основатель группы компаний «Infinium», «БелТрансСпутник»

Доброе утро, дорогие друзья. Я вас категорически приветствую и уверен, что наша очередная встреча по обсуждению именно результата внедрения искусственного интеллекта в транспортной логистике и связанность с ним технологий пройдет взаимополезно для вас и для нас.

Те, кто был в прошлый раз на нашей встрече или видел нас на YouTube, наверняка обратили внимание, что мы принципиально не приглашаем никаких коучей от логистики. Мы приглашаем только «делателей», которые среди череды будней, несмотря на огромную загрузку, все-таки нашли в себе силы разобраться в новых технологиях, отбросить маркетинговые бесполезные «погремушки», выбрать то, что реально приносит успех, внедрить это и, самое главное, получить тот результат, на который они ориентировались. Ну, зачастую это реально миллионы долларов.

Эти люди, вы их сейчас увидите, они такие же, как мы с вами, они скромны, они не носят золотых часов или крокодиловых портфелей, но наличию их в коллективе позавидует любая компания. Поэтому я предлагаю им задавать как можно больше вопросов по этой теме, потому что это поможет вам не наступать на грабли, на которые, возможно, наступали они. Ну, а я выполню ту небольшую роль, которую попросила наша команда меня сделать.

Как развивался Infinium и что у него «под капотом»

Я сниму завесу секретности с бренда «Infinium» и его разработок и расскажу, что у него «под капотом», откуда он взялся и что от него можно ожидать.

В 1994 году, когда я пришел из одной из научных организаций на рынок транспорта и связи, я был шокирован тем, насколько традиционны или, скажем так, просты процессы в нем. Наверное, многие из вас сталкивались с ситуацией, когда вы окончили университет или аспирантуру, и вам ваш начальник первый говорит: «Забудьте все, о чем вас учили там, звоните по телефону, заполняйте отчеты, перекладывайте бумажки в офисе и будет вам счастье».

Это был какой-то такой дикий стресс. Мне казалось, что мы стоим на обочине жизни, мы полные лузеры, а жизнь как-то протекает мимо, вот там вон поток, а мы просто невостребованно находимся в стороне. Наверное, такой стресс испытывает человек, когда рождается и в первый раз открывает легкие, кричит от боли.

Но именно вот такой вот его шок открывает к нему дорогу бесконечные возможности в наш мир. Мы осмотрелись в отрасли, и нам захотелось что-то… Знаете, амбиции всегда молодых людей толкают вперед, делать что-то прорывное, кардинально новое, что действительно улучшает экономику предприятия, улучшает удобство управления компаниями. И первое, что мы сделали, мы внедрили систему прямой спутниковой связи между автомобилями и вашими офисами в 1997 году.

Это было потрясающее достижение, подчеркиваю, до развития систем GSM, до GPS. Уже диспетчера в офисах видели, как движется их транспорт по дорогам. И через вот такие вот маленькие колпачки на крышах, через спутниковую антенну, через такой как бы псевдо-ноутбук диспетчера переписывались с водителями, давали им указания, получали отчеты.

И самое главное — транслировали информацию о движении грузов грузоотправителям. И вообще говоря, перевозчики были в восторге, потому что они стали сразу элитой среди остальных, потому что они сразу стали получать наиболее ценные и дорогие грузы, и потому, что они могли транслировать движение грузов на карте. Но была проблема, и проблема заключалась в том, что это оборудование стоило как 10-летнее BMW.

Создание первой в Беларуси платформы GPS-мониторинга транспорта

И поэтому всего лишь несколько сотен грузовиков в Беларуси было оснащено такой системой. Поэтому, когда в 2001 году Билл Клинтон, уходя с поста президента как с «барского плеча», подписал указ о разрешении использования GPS в гражданских целях по всему миру без загрубляющих поправок, мы погрузились в создание первой в Беларуси платформы GPS-мониторинга транспорта. И, скажем так, «БелТрансСпутник», его заслуга не только в том, что он внедрил эту платформу, а в том, что он сделает эту услугу настолько недорогой и массово доступной, и в то же время качественной, несмотря на абсолютно негарантированную пропускную способность GSM-сетей. И вы получаете информацию о движении вашего транспорта в полном объеме.

Что вообще такое мониторинг транспорта или любой другой мониторинг?

Но если задуматься, а мы тогда уже об этом думали, что такое мониторинг транспорта вообще говоря? Что такое вообще любой мониторинг? Приходите вы к врачу, например. Вы снимаете кардиограмму сердца.

Вам нужен отдельный врач для того, чтобы поставить диагноз. А самое главное – взять на себя ответственность за этот диагноз. Если вы утыкали весь офис видеокамерами, вам нужен над каждым сотрудником компетентный контролер, который будет не хуже, чем этот сотрудник разбираться в процессах и ежесекундно его контролировать.

Если это GPS-мониторинг, вам нужен над каждым водителем ежесекундно инструктор по вождению, дробь диспетчер, дробь логист, дробь механик, который будет ежесекундно в каждой дорожной ситуации оценивать правильность действия этого водителя или неправильность, и правильно его мотивировать и обучать. Но это же невозможно экономически.

5000 параметров и один ключевой принцип: зачем автоматизированному управлению нужен эталон?

И если так задуматься, трудоемкость мониторинга, она очевидна и является всего лишь первым шагом к системе автоматизированного управления. Что такое управление, давайте задумаемся. Вы управляете автомобилем, вот если в одном предложении. Вы доворачиваете каждую секунду автомобиль в кажущемся вам правильном направлении. Вы своим отделом управляете. Вы доворачиваете управление отделом в правильном или управление компанией в правильном направлении. То есть все это, что на макроуровне, что на микроуровне, объединяет наличие какого-то эталона, который будет справедлив и реализуем в этой реальной жизни, в данное мгновение.

Если этого эталона нет, невозможна система автоматизированного управления. Ну и, собственно говоря, мы обратили внимание, что начинали-то мы с точки на карте электронной линейки в БАК много лет назад, а пришли к 5000 параметрам, которые мы считываем с ваших автомобилей дистанционно, до 5000. Это и тахограф, и термодатчик, и давление в шинах, и все, что угодно, все, что душа пожелает.

А что будет делать сегодня наш клиент с этим океаном информации? Как им вообще воспользоваться? Как можно раскрыть его ценность? Если не иметь эталона, то некуда доворачивать факт, не с чем сравнивать. Поэтому наличие вот этого эталона, очень важно.

От хаоса данных к эталону действий: как BigData преодолевает «нерешаемые» задачи логистики

А что такое создать эталон действия водителя, логиста? Как спрогнозировать транспортный поток угла каждого столба на завтра или, например, на послезавтра? Да с такой точностью, чтобы можно было использовать это в расчетах доставки на завтрашний день или послезавтрашний.

Это, в общем-то, задача нетривиальная. Она, можно сказать, нерешаемая. Мы столкнулись с ситуацией, как будто вы идете по дороге, и перед вами пятиметровая стена, а у вас нет никакой лестницы, никаких инструментов.

Как вам преодолеть это препятствие? В общем-то, решений нет на поверхности. И, в общем-то, почти все наши конкуренты, они махнули на это рукой и до сих пор продают мониторинг, и только мониторинг «БелТрансСпутник» поступил иначе.

Диалектика нам подсказывает, что любая задача имеет решение. Нужно лишь посмотреть на нее в другой плоскости. И количество переходит в качество. Вот давайте посмотрим.

Если дождаться зимы, то пойдет снег. Если вы будете долго его собирать и трамбовать, вы на это препятствие заберетесь без посторонней помощи. А что такое в нашем с вами выражении «собирать и трамбовать снег»? Это большие данные отрасли.

То есть мы долго собираем данные, все возможные, которые у нас только есть, о работе отрасли, о работе людей в ней. И тогда, в конечном итоге, за счет современных алгоритмов, мы можем получить эталон мгновенного правильного действия каждого человека в вашей отрасли в каждой конкретной ситуации – логистической и транспортной. И что это дало?

Кейс крупнейшего оператора E-com в Беларуси: как платформа «Infinium» позволила нарастить сервис и увеличить автопарк от 20 до 300 машин

Фактически мы выделили из состава «БелТрансСпутник» отдельную такую закрытую лабораторию «Infinium» в те годы. Туда пришли энтузиасты, это были математики, аналитики. В дальнейшем к ним присоединились внедренцы, и они начали разрабатывать первые наши корреляционно-нейронные алгоритмы для анализа наших больших данных. К чему это привело? Ну, по сути, вот смотрите, один из наших клиентов, который у нас есть на сайте, это крупнейший оператор E-com в Беларуси.

Подключившись к нам, он имел 20 автомобилей. Потихонечку наращивал сферы с помощью нашей платформы для своих клиентов. Не тратил больше денег, чем возможно, в отличие от его конкурентов, и сегодня это 300 автомобилей в доставке.

Или, например, один из наших клиентов, международный перевозчик, подключался к нам на 70 автомобилях, наращивая сервис. Что значит «наращивая сервис» и «автоматизируя»? Вот, допустим, он полностью автоматизировал слежение за водителем. То есть водитель больше не «свободная птица».

Он действует ровно так, как ему, например, прописал искусственный интеллект в мобильном приложении. Где заправиться, где отдохнуть по тахографу, по какой дороге ехать, когда должен быть у заказчика, какой режим выдерживать движения. Он просто действует согласно инструкции.

И тогда система знает, как он должен действовать, и накладывает на то, как он действует по факту. И расхождение между вот этими двумя элементами и есть KPI. Тогда не нужно смотреть на карту вдаль и выбирать там из сотен точек, какая где должна была находиться, а просто смотреть на то, что показывает система, какие отклонения возникают.

Старт от 3 клиентов, подключенных к Infinium до 500+ компаний, которые управляют логистикой с помощью нашей платформы

Ну, а мы что получили? Мы получили от трех первичных компаний, которые были подключены к нашему «Infinium», 500 компаний на сегодняшний день, которые управляют логистикой с помощью нашей Системы. В целом можно сказать, что вот эта вот основа в виде больших данных отрасли, тот фундамент, на котором будут строиться и дальнейшие наши разработки.

Ребята, которые были в лаборатории «Infinium», они моделировали процессы. Они занимались оптимизацией на основе искусственного интеллекта. Это то, чего нет ни в одной учетной системе, ни в 1С, ни в SAP, нигде. Это то, что позволяет моделировать ситуацию на следующие дни и вообще предсказывать, что будет.

Продукты «Infinium», созданные на основе BigData всей отрасли

Первый продукт, который мы создали на этой основе, это TMS Logimus, который вы, наверняка, хорошо знаете, он внедрен в большом количестве компаний. Это комплексная TMS оптимизации логистики доставки на основе искусственного интеллекта и транспортных потоков.

Следующий продукт, который мы вывели на рынок, это OptiDriving. Это система ежесекундной, я бы сказал, «ежедвухсотразсекундной» оценки каждого водителя в каждой дорожной ситуации, которая «накладывает» его действия по энергопотерям на действия миллионов проездов до него в такой же ситуации по этому же участку дороги. Мониторинг рынка труда, для понимания: какой процент водителей лучше него и, самое главное, подбор с этого рынка кадров не вслепую, не по внешним атрибутам или по размеру трудовой книжки, а по его сути, способности выдержать ваш темп доставки минимальной кровью, минимально изнашивая ваш автомобиль.

Следующий продукт – это Validus. Это система финансовой валидации данных GPS-мониторинга. Доведение их до такой степени точности, что они будут приемлемы в финансовых расчетах.

Если простым языком, сегодня у вас принимают отчеты у водителя, менеджер по приемке отчетов. И между мониторингом и вашей 1С есть посредник в виде человека. Его контроль всегда выборочный и не всегда точный.

А здесь мы видим уход от ручного контроля полностью в автоматический и сплошной, которому руководитель действительно может доверять. И руководители отдела, и руководители департамента, и компании в целом.

Ну и последний квадратик, который видите сверху, мы пока его не будем раскрывать. Это очень увлекательная история. Я думаю, мы об этом поговорим на следующей нашей встрече. Это как раз иллюстрация самых последних веяний в математике.

Это DataDriven, так называемый, подход. То есть автоматизация принятия решений руководителем на основе сложившейся тенденции в отрасли. Этот каньон, который там изображен справа, по сути дела это каньон ваших оптимальных затрат.

Дно каньона – это оптимальные затраты. И задача любого руководителя в темноте, если выключить свет, так и происходит, на ощупь интуитивно лететь по этому каньону, огибая крутые склоны избыточных затрат. Поэтому эта технология позволяет автоматизировать ваш полет и включает свет в этом коридоре.

И вообще говоря, на этом можно было бы и закончить презентацию «Infinium» и сказать, что вот это новая наша платформа, это наша управляющая компания. Но вы знаете, я 20 лет выполняю функции технического директора. И я одной ногой стою в мире исследователей и разработчиков, а другой ногой на производстве и среде внедрения.

И поэтому я всегда с калькулятором в руках оцениваю право на жизнь любой разработки. И для меня крайне важно, чтобы мне не просто доставили товар домой и какую-то красивую коробку с огромной инструкцией. Дальше читай, делай с ней, что хочешь, и будет тебе счастье. А чтобы мне распаковали, всё настроили и добились того результата, который был показан на телевизионной рекламе. Поэтому мы создавали много лет команду внедренцев, вот она впрямую перед вами, эти лица, которые могут к вам прийти на предприятие на возмездной основе, быстро провести логистический аудит. Быстро найти щели утекания денег, точно посчитать, сколько финансов утекает. Допустим, вчера, в сравнении с тем, что мы можем вам обеспечить, показать, как мы закрываем это своими продуктами, и не просто об этом рассказать, а защитить эти данные перед вами, перед вашим коллективом, и не просто защитить, а взяться за эту работу, выполнить её за вас, и пожать руку только тогда, когда будет получен результат, который был заявлен в логистическом аудите.

Большая проблема каждого руководителя — острый дефицит высокопроизводительных сотрудников

Вообще говоря, у любого руководителя есть всегда большая проблема. Их много, но одна из них очевидна, и вы её все можете признать. Это отсутствие или острый дефицит действительно талантливых, высокомотивированных, высокопроизводительных людей у вас в отделе или в вашей компании. И, конечно, нужно ждать светлого будущего, когда вы таких людей либо соберёте, а ведь такие люди, даже когда они у вас и есть, они у вас закрывают текущие задачи, как «белка в колесе», и никогда они не освобождаются от рутины.

Или если у вас большая компания, у вас есть своя команда внедрения толковая, она где-нибудь застряла с внедрением WMS на складе, и если она будет хорошо работать, она никогда оттуда не выберется. Вы можете взять в аренду группу наших экспертов и воспользоваться их услугами, чтобы они это сделали за вас. Потому что в транспортно-логистической теме вот эта оптимизация, это, знаете, у вас как в песочных часах вытекает золотой песочек, и чем быстрее вы его прекратите высыпать, тем быстрее вы получите результат, и тем выгоднее для вас.

Поэтому вы можете «взять в аренду» наших экспертов, которые эту работу для вас осуществят. Поэтому я очень надеюсь, что вы будете задавать много вопросов вашим коллегам, потому что именно это обогащение друг друга, оно и является целью нашей встречи. Если есть вопросы ко мне, пожалуйста, задавайте, я как смогу постараюсь ответить.

ВОПРОСЫ:

ВОПРОС 1. Могли бы вы рассказать, как работает искусственный интеллект в тех рамках, в которых вы можете это сделать?

– Да, пожалуйста. Добрый день!

– Недиков Андрей — руководитель логистики «Space Logistics». Михаил Алексеевич, на первой встрече я как-то оговорку сделал, что я не знаю, как работает искусственный интеллект, но я вижу его результаты. А вот могли бы вы немного завесу эту поднять и рассказать, как все-таки он там работает, ну, в тех рамках, в которых вы можете это сделать? Спасибо.

ОТВЕТ

– Это была такая шутка, знаете, когда обращается Маша к Вовочке на диктанте или на сочинении: «Война и мир в двух словах, быстро!» Вот это вот из этой песни.

Тут нет, к сожалению, доски и маркера. Давайте я так скажу, если бы как бы я своему внуку объяснил, или сыну. Мне кажется, основная проблема в объяснении искусственного интеллекта состоит в том, что есть большая разница между биологическим пониманием, которое нам в школе преподавали про нейрон, и тот, который в математике считается нейроном.

Я приведу такой пример. Вы рождаетесь без обоняния. У вас его нет. Когда первый раз молекула воздуха какая-то, в газовоздушном смысле, попадает вам в нос, она формирует как бы такую луночку под себя, в которую другая никогда не пролезет. И если вы еще раз потом вдыхаете такой воздух, вы: «О, клубника, распознал!» Это вот первое элементарное самое объяснение, что такое распознавание образов или распознавание ситуации в искусственном интеллекте.

То есть, по сути дела, нейрон в математике – это не вот этот провод, который с отростком в биологическом выражении. Это фильтр, как вот лампочка, загорается, да или нет. У нее на входе множество событий, мы через нее пропускаем.

А на выходе либо она узнает его, это мое событие, на которое она «заточена», либо нет. И если вы, например, открываете капот автомобиля, вы там видите двигатель, вы ожидаете его увидеть. Ну, кстати, с электромобилями сейчас немножко интереснее, там ничего нет.

Если вы откроете капот черного ящика искусственного интеллекта, вы там увидите просто гигантскую систему нелинейных дифференциальных уравнений. И вот мы через нее пропускаем как бы оцифрованную матрицу событий, а на выходе получаем флаги распознавания, что есть что. Сначала что есть что — это первый слой нейронов.

Потом события, предсказания, потому что, например, если отрицательная температура, идет дождь, то это будет снег. Следующий уровень событий и так дальше до реакции сети. Если вы спросите, а как вообще физическое событие может быть перенесено в математику? Ну, вот смотрите, мы помним из школы, что интеграл – это площадь под какой-то функцией.

Вот, допустим, я приводил пример с кардиограммой сердца, скажем, вот огибающая вот этого импульса, и провал там — ишемическая болезнь. Вот она в какое-то выражение математическое помещена и в виде интеграла присутствует. И дальше мы начинаем сдвигать все остальные похожие, такие же графики через этот, и суммировать их пересечения.

Если функции будут абсолютно похожими, одинаковыми, то в момент пересечения сумма будет максимальной. Это интеграл корреляции, интеграл сверки. То есть мы можем оцифрованный процесс, если он оцифрованный жизненный процесс, колебания курса акций Apple или Bitcoin, или там кардиограмма сердца, можем перевести в искусственный интеллект.

И, кстати говоря, вот очень часто говорится, особенно на российских конгрессах, про цифровизацию экономики, там много денег в это вливается. Я когда там бываю, я, к сожалению, не слышу толкового объяснения, а для чего это надо? А ведь это надо для того, чтобы мы могли применить в своей повседневной работе современные находки математики. Ну, вот смотрите, у вас, допустим, запись разговора идет ваших сотрудников, колл-центра, скажем, вашего, да? И вы не понимаете, вы не можете каждого проконтролировать.

Вы создаете какие-то отделы контроля качества, над ними другие отделы. Но если вы оцифруете, грубо говоря, запись разговора, а потом воспользуетесь условным тем же чатом GPT для того, чтобы расшифровать, и потом наложите шаблон ваших смыслов, которые вы доносили, должны были эти сотрудники до клиентов доносить, и то, что они реально доносят, вот ваш KPI этих самых сотрудников — сплошной автоматический. Понимаете? Поэтому оцифровка экономики – это возможность в будущем применить самые современные подходы для оптимизации затрат.

Если говорить про нашу самую живую тему логистики… Что такое логист? А вот его опыт. Логист обладает, так называемой, насмотренностью ситуаций логистических. Вот он смотрит на карту, и там какое-то распределение каких-то точек доставки.

«О, ага, ну я понимаю, что вот тут надо делать таким вот образом. А вот в такой ситуации – таким». Точно также искусственный интеллект, он распознает эту ситуацию и начинает вокруг нее просчитывать другие варианты, пользуясь своей математической производительностью.

Таким образом и работает искусственный интеллект в логистике. Если вот то, что я говорил про водителей — там другая ситуация. Там мы собираем 200 раз в секунду данные энергопотерь, то есть все вот эти движения рулем, педалями, рычагами суммарно на всех дорогах, и распознаем схожие ситуации.

Ведь нам же очень важна справедливость оценки. А справедливость – это сравнение. То есть нужно из этого вот огромного количества вариантов, существующих на дорогах, выбрать именно схожие ситуации с одним трафиком, с одним грузом, на одном типе машин, в одних погодных условиях и так далее.

И найти их именно сопоставимо на данном участке дороги. Тогда мы «прикладываем» этого человека ко всем остальным, понимаем, насколько он хуже или лучше рынка, и мотивируем его становиться лучше, автоматически его обучаем. Поэтому искусственный интеллект – это такое широкое понятие.

Но на самом деле, просто, как мне кажется, сейчас для наших коллег, очень важно понять, что первые любые шаги к цифровизации ваших процессов, они в дальнейшем многократно окупятся, потому что возникают… Вот посмотрите чат GPT. Если в прошлом году он просто давал какое-то там сочинение, да, или, там, ответ на ваш вопрос, зачастую бестолковый, кстати, то сейчас он начинает задумываться. Так называемое, додумывание. Помните, вот сейчас много на эту тему хайпа.

Что такое додумывание? Он начинает сам себя критиковать, а у него есть избыток вычислительных возможностей, и, вообще говоря, уже некуда расширяться, он уже все эти миллиарды человеческих душ в себя впитал, все их тексты, там, сочинения, все, что было в интернете, не на чем больше обучаться. И он начинает сам формировать разные гипотезы себе и перепроверять перед ответом вам: «А может быть я не прав, а если вот так?». И поэтому сейчас чат GPT последних версий вам выдает не сразу ответ, а, там, секунд через 5-7.

Не потому что он не знает, что сказать, а потому что он сам себя перепроверяет. То же самое, кстати говоря, и в нашей ситуации. Мы не просто даем ответ, который подсказал искусственный интеллект, мы начинаем рассчитывать какие-то квадриллионы вариантов вокруг него, чтобы точно убедиться, что это лучшее решение, дать его вам как итоговое.

Наверное, как-то так. Какие еще вопросы есть? Да, пожалуйста.

ВОПРОС 2. Вы говорили про защиту данных. Можете более подробно рассказать про NDA и что предпринимаете, как внутри компании, так и снаружи для предотвращения, утечки данных и их кражи?

– Артем Старовойтов, директор ООО «Доставлено». Михаил, вы говорили про защиту данных. Можете более подробно рассказать про NDA и что предпринимаете, как внутри компании, так и снаружи для предотвращения, утечки данных и их кражи?

ОТВЕТ

– Ну, я, наверное, может быть, не очень сказал об этом четко в середине нашего выступления. Мы на входе данные, когда мы собирали данные от отрасли, мы их обезличивали, чтобы избежать интереса определенных организаций к нам, и структурировали их.

То есть данные обезличены. Что касается коммерческой тайны, например, или персональных данных, об этом речь, скорее всего, то изменилось законодательство. Ну, я могу сказать только факт, что мы единственная компания в этой отрасли, которая смогла доказать государству безопасность работы с нашими данными, и мы получили аттестат в этом году на право работы не только с персональными данными, но и с банковской тайной, и с коммерческой тайной, и с технической тайной.

Поэтому, ну вот вы сказали слово NDA, а я за него уцеплюсь, потому что это такая тема болезненная. Очень часто при росте компаний туда приходят юристы, которые начинают вот эти вот, скажем, свои университетские знания пытаться транслировать и всех учить. Когда к нам приходит какая-то компания: «Ребята, подпишите с нами NDA». Мы спрашиваем: «А зачем нам ваши коммерческие данные? Они нам вообще не нужны для финансовых расчетов нашей аналитики».

Мы все, что знаем, берем из больших данных. Нам ваши данные не нужны. Почему вы там возите, или какая стоимость ваших грузов, нам вообще это не нужно знать.

А второй вопрос возникает следующий: скажите, пожалуйста, вот вы знаете, что по закону информатизации информации, защиты информации, как только какая-то организация берет на себя смелость сказать, что у меня есть коммерческая тайна, а тем более подписать этот NDA с нами… У нас-то все хорошо с коммерческой тайной, мы аттестованы. А вы аттестованы? А у вас аттестация пройдена? Вы используете криптоэтические методы защиты, которые у нас сертифицированы в нашем государстве ОАЦ.

А у вас есть техническая защита информации? У вас, может быть, там есть железный ящик, на серверах стоит. Поэтому, если вы себе пишете в NDA, что у вас есть коммерческая тайна, вы задумаетесь, вы сразу попадаете вот под такие софиты, под проверяющие органы, которые этим занимаются. Вы получаете еще одну инспекцию, которая, как налоговая, может к вам приходить и вам, скажем так, мешать работать. Поэтому вопрос с NDA он такой, как бы, да, без проблем, но есть нюансы.

Смотрите полное видео выступления на нашем YouTube-канале!