Yuri Misnik, Director Tehnologic, inDrive – Seria de Interviuri

Yuri Misnik este Director Tehnologic la inDrive, unde conduce strategia tehnologică globală a companiei. Cu peste două decenii de experiență internațională, Misnik a construit și condus programe tehnologice de impact ridicat în domeniul cloud, servicii financiare și transformare digitală la scară largă.

Înainte de a se alătura inDrive, a ocupat funcții de conducere la Microsoft (MSFT ) și AWS. Mai târziu, a deținut funcția de CIO digital la HSBC, CIO la National Australia Bank și Director General Tehnologic la First Abu Dhabi Bank, unde a modernizat medii complexe și puternic reglementate prin modele de inginerie centrate pe produs, Agile, DevOps și arhitecturi distribuite moderne.

Misnik și-a început cariera în ingineria aerospațială, contribuind la proiectarea avionului Boeing 787, înainte de a trece la ingineria software și sisteme de tranzacționare online. La fel de fluent în platforme legacy și arhitecturi moderne distribuite, el este cunoscut pentru capacitatea de a combina sistemele fundamentale cu inovația de ultimă generație.

La inDrive, el se concentrează pe construirea sistemelor, echipelor și platformelor care vor alimenta următoarea fază de creștere globală a companiei.

inDrive este o platformă globală de mobilitate și servicii urbane care conectează utilizatorii cu șoferi și furnizori de servicii în domeniul transportului, livrării și altor servicii la cerere. Fondată în 2013, compania operează în peste 48 de țări și peste 1.000 de orașe, cu sute de milioane de descărcări ale aplicației la nivel global. Diferențiatorul său de piață este un model de stabilire a prețurilor peer-to-peer, care permite pasagerilor și șoferilor să negocieze tarifele direct, în loc să se bazeze pe prețuri algoritmic, scopul fiind crearea unor tranzacții mai transparente și mai corecte. Dincolo de transport, inDrive s-a extins în domenii precum călătorii interurbane, servicii de curierat, oferte financiare și chiar livrarea de produse alimentare, poziționându-se ca o “super aplicație” mai largă, axată pe servicii urbane accesibile și echitabile.

Ați început în modelarea matematică și analiza elementului finit, înainte de a trece prin Microsoft, AWS, HSBC și National Australia Bank, și acum conduceți transformarea AI la inDrive. Cum v-a influențat această călătorie modul în care gândiți despre construirea sistemelor AI care sunt ambițioase din punct de vedere tehnic, dar totuși ancorate în corectitudine, reziliență și constrângeri din lumea reală?

Am început cariera mea în matematică aplicată și analiza elementului finit, care este fundamental despre înțelegerea unde se defectează modelul, și nu despre celebrarea acolo unde funcționează. Această mentalitate este exact cum abordez sistemele AI astăzi.

La Microsoft și apoi la AWS, unde am petrecut peste un deceniu, am învățat ce se întâmplă atunci când construiți platforme la scară globală. Presupuneți că sistemele se vor degrada, rețelele vor eșua, componentele vor avea un comportament neașteptat. La inDrive, care operează în peste 1.000 de orașe din 48 de țări, această gândire s-a dovedit a fi absolut vitală.

HSBC și National Australia Bank au adus o perspectivă diferită. La HSBC, am construit capacități digitale de retail în zeci de regimuri de reglementare. La NAB, am condus transformarea cloud, mutând aplicații bancare critice către AWS. În aceste medii, fiecare decizie tehnologică are consecințe regulatorii, reputaționale și financiare. Un model AI sau ML care nu poate explica deciziile sale într-un mod în care un regulator sau client poate înțelege este nu un activ, ci o pasiv.

Un produs ar trebui să reflecte nevoile oamenilor, nu să demonstreze complexitatea stivei dvs. Acest principiu este ceea ce menține ambiția tehnică ancorată în corectitudine și constrângeri din lumea reală.

Acest lucru înseamnă construirea sistemelor AI care informează și asistă, de exemplu, prin recomandarea unui preț corect fără a înlătura controlul de la oamenii din piață.Linia directoare de-a lungul tuturor acestor aspecte este simplă: ambiția tehnică fără disciplină operațională este doar un demo. Cariera mea a fost o evoluție de la “putem proiecta sau construi acest lucru?” la “trebuie să implementăm acest lucru și ce se întâmplă atunci când eșuează la 3 dimineața într-o piață în care sunt implicate riscuri reale?” Această perspectivă o aduc la inDrive.

Majoritatea platformelor utilizează AI pentru stabilirea prețurilor. inDrive utilizează negocierea. Cum se integrează, de fapt, învățarea automată în modelul dvs. și unde pe platformă oferă cea mai mare valoare fără a compromite transparența care face inDrive diferit?

AI-ul la inDrive nu se referă doar la stabilirea prețurilor; este integrat în întreaga afacere, cuprinzând marketing și creștere, personalizarea super aplicației, suport clienți, inteligență geospațială, instrumente interne, prevenirea fraudelor și multe altele. Peste 80% din forța noastră de muncă utilizează o varietate de instrumente AI, de la suport clienți și marketing la codificare și analize. AI face o muncă semnificativă în infrastructura înconjurătoare – în 2025 am realizat o îmbunătățire a acurateței ETA cu 14% comparativ cu 2024, mulțumită modelului nostru de învățare profundă. Deci, atunci când oamenii întreabă despre AI și prețuri, este important să înțeleagă că acesta este doar o dimensiune a unei capacități mult mai largi.

inDrive a fost fondat la Yakutsk pentru a combate prețurile de taxi neloiale și conspirative. Identitatea noastră competitivă de bază este acest model de negociere peer-to-peer — pasagerii propun, șoferii acceptă, contrapropun sau refuză. Acest flux de licitație deschisă este fundamental. Ce face AI-ul este să acționeze ca suport de decizie în jurul acestui preț negociat de om.Dacă priviți modelele tradiționale de prețuri dinamic, acestea sunt cutii negre. Utilizatorul vede un multiplicator și nu are nicio posibilitate de a contesta. În modelul nostru, pasagerul vede un preț sugestiv, șoferul poate accepta sau contrapropune, iar pasagerul decide dacă acceptă sau așteaptă o altă ofertă. ML face aceste sugestii mai inteligente și mai relevante în context, pe baza ofertei, cererii, distanței, traficului și timpului, dar mecanismul de negociere păstrează agenția utilizatorului. De asemenea, utilizăm ML pentru a ajuta șoferii să înțeleagă când și unde câștigurile sunt mai puternice.Utilizăm AI pentru a reduce asimetria informațională între ambele părți, nu pentru a o exploata.

Ce înseamnă, de fapt, o “super aplicație AI” în practică la inDrive și care sunt părțile platformei care sunt cele mai naturale pentru integrarea AI în prezent: potrivirea pieței, siguranța, suportul clienților, serviciile financiare sau altceva?

Majoritatea companiilor care spun “AI-first” se referă la faptul că au adăugat un chatbot. Nu este ceea ce facem noi.

AI-first înseamnă că AI-ul se află în stratul de operare al platformei, nu în stratul de funcționalități. Fiecare decizie de produs — de la potrivirea pieței la suport clienți și la evaluarea creditului — începe cu întrebarea: ce date avem și cum ar trebui inteligența să modeleze această experiență? Spre deosebire de aplicațiile super tradiționale care au crescut înainte de era AI, noi încorporăm aceste capacități de la zero, pe măsură ce ne extindem la opt verticale: transport, călătorii interurbane, curierat, transport de marfă, livrare de produse alimentare, servicii urbane și produse financiare.

În ceea ce privește potrivirea naturală, inteligența prețurilor și potrivirea pieței sunt motorul central — o potrivire mai bună înseamnă o utilizare mai ridicată, ceea ce înseamnă o mai bună economie pentru ambele părți, șoferi și pasageri. Încrederea și siguranța sunt, de asemenea, o zonă critică: detectarea în timp real a anomaliilor, verificarea șoferilor și prevenirea fraudelor.

Operăm în 48 de țări și zeci de limbi. Suportul AI — nu doar chatbot-uri, ci și triaj inteligent, rezolvarea automată a problemelor comune și capacitatea multilingvă — este atât un multiplicator de cost, cât și de calitate.

Serviciile financiare prin inDrive.Money sunt unde AI ne-a ajutat să creăm o nouă propunere de valoare pentru clienți — în acest caz, pentru șoferii noștri. Utilizăm date de călătorie, modele de câștig și comportament pe platformă pentru a construi modele alternative de credit pentru șoferi pe care băncile tradiționale nu le pot replica doar cu datele de credit standard. Acest lucru este deja disponibil în Mexic, Columbia, Brazilia, Indonezia și Peru.

De asemenea, utilizăm AI pentru accesibilitate și incluziune — simplificând interfețele pentru utilizatorii cu alfabetizare scăzută sau dizabilități. În multe dintre piețele noastre, acest lucru este o cerință pentru a ajunge la populația țintă.

Multiplicatorul super aplicației este că fiecare verticală suplimentară îmbogățește graficul de date. Un pasager care utilizează și livrarea de produse alimentare și împrumuturile pentru șoferi ne oferă o imagine comportamentală 360 de grade. Acest lucru face ca fiecare serviciu individual să fie mai inteligent — dar doar dacă fundația de date și guvernanța sunt corecte, ceea ce este partea dificilă.

inDrive este deosebit de puternic în piețele emergente și de frontieră, unde condițiile de operare pot varia dramatic. Cum proiectați sisteme AI care funcționează bine în regiuni cu infrastructuri, obiceiuri de plată, medii regulatorii și așteptări ale utilizatorilor foarte diferite?

Dificultatea constă în crearea unui model unificat care funcționează fiabil în 48 de țări și peste 1.000 de orașe, în opt regiuni distincte. Abordăm acest lucru printr-o platformă unică, foarte configurabilă, unde majoritatea lucrului pe care îl facem pentru lansări de țări noi constă în modificări de configurare, nu în cod nou. Acest lucru ne concentrează efortul de inginerie pe cerințele locale: verificarea șoferilor, validarea documentelor și integrarea bazelor de date guvernamentale.

Arhitectura noastră utilizează multiple regiuni AWS și un mediu cu mai multe zone de disponibilitate care elimină punctele unice de eșec. Platforma noastră DevOps este puternic automatizată, ceea ce ajută echipele noastre de ingineri în creștere din Pakistan, Egipt și Asia-Pacific să opereze cu aceleași standarde ca și echipele noastre europene. De asemenea, construim capacitatea de inginerie în America Latină, unde avem operațiuni comerciale semnificative, pentru a ne deservi mai bine această piață pe termen lung, cu o prezență inginerească apropiată.

Ați condus eforturi majore de transformare cloud și digitală la instituții precum HSBC și NAB. Care sunt lecțiile din mediile financiare puternic reglementate care se dovedesc a fi cel mai valoroase pe măsură ce inDrive se extinde în servicii precum fintech și construiește sisteme de decizie mai mult bazate pe AI?

Trei lecții de la HSBC și NAB se transferă aproape direct.

Primul, auditabilitatea și controlul datelor nu sunt opționale. În banking, fiecare element de date critic, fiecare decizie care afectează un client trebuie să fie înconjurat de controale adecvate care protejează integritatea și coerența. Totul trebuie să fie trasabil și explicabil. În lumea digitală, trebuie să combinați viteza cu controalele, ceea ce înseamnă că toate cerințele regulatorii trebuie să fie automate de la început. Deci, începeți să gândiți despre cerințele și controalele regulatorii ca despre un produs software, eliminând munca manuală și bazându-vă pe automatizare peste tot.

Al doilea, guvernanța datelor precede știința datelor. La NAB și HSBC, am învățat că cel mai mare blocaj pentru AI nu este niciodată modelul — este datele. Cine le deține? Sunt curate? Sunt consimțite? Sunt corect liniate? La inDrive, extinderea de la transport la servicii financiare înseamnă că guvernanța noastră a datelor trebuie să se maturizeze rapid. Dacă construiți AI-ul înainte de guvernanță, acumulați datorii tehnice și regulatorii care devin exponențial mai greu de plătit.

Al treilea, reziliența operațională contează mai mult decât performanța modelului. Banking mi-a învățat că un model cu o acuratețe de 99,9% care eșuează catastrofal în 0,1% din cazuri este mai rău decât un model cu o acuratețe de 95% care are o degradare grațioasă. În cazul nostru, un fals pozitiv în detectarea fraudelor care blochează un șofer de la câștigurile sale poate distruge încrederea. Proiectați pentru cazul de eșec, nu pentru calea fericită.

Un avantaj pe care inDrive îl are față de fintech-urile tradiționale este că avem date comportamentale continue despre împrumutați. Știm cât de des conduc, ratele lor de acceptare, modelele lor de câștig, semnalele lor de fiabilitate. Acest lucru oferă semnale mai robuste pentru creditul cuvenit decât un scor FICO la un moment dat sau o declarație bancară. Dar acest avantaj se materializează doar dacă construim cadrele de guvernanță și corectitudine pentru a le utiliza în mod responsabil, ceea ce este unde memoria musculară din banking este de neprețuit.

Multi companii vorbesc despre menținerea “omului în buclă”, dar acest termen rămâne adesea vag. La inDrive, unde credeți că judecata umană ar trebui să rămână nelimitată, chiar și pe măsură ce fluxurile de lucru agențice și automatizarea devin mai capabile?

Am un principiu simplu: automatizați ceea ce este repetitiv; păstrați oamenii pe ceea ce este ireversibil. Dacă o decizie greșită este ușor reversibilă, automatizați. Dacă poate distruge încrederea, existența sau siguranța, judecata umană rămâne.

Autoritatea de stabilire a prețurilor este cel mai evident exemplu și este ceea ce definește inDrive. Omul — atât pasagerul, cât și șoferul — are întotdeauna ultimul cuvânt în ceea ce privește prețul. Acest lucru este nelimitat, indiferent cât de sofisticate devin recomandările noastre AI. Momentul în care vom lua acest lucru de la ei, vom deveni doar o altă platformă algoritmică, pierzând ceea ce ne diferențiază.Acesta este arhitectural.

Escaladarea problemelor de siguranță este un alt caz clar. Automatizăm moderarea conținutului de nivel unu și suportul la scară. Antrenat pe milioane de texte, sistemul nostru AI procesează peste două treimi din conversațiile de transport pentru a detecta rapid, a semnala și a proteja clienții de limbaj inadecvat. Dar atunci când o situație este cu adevărat ambiguă sau are consecințe semnificative pentru existența cuiva, un om ia decizia. Automatizarea ar trebui să filtreze inteligent cazurile, asigurându-se că judecata umană este aplicată doar atunci când este cu adevărat valoroasă.Costul unui fals negativ este siguranța cuiva. Nu puteți automatiza acest lucru și menține în același timp responsabilitatea.

Principiul nostru general este că AI-ul ar trebui să sprijine judecata umană, să acționeze ca un partener, nu ca un înlocuitor.

Intrarea pe piață și adaptarea regulamentară necesită judecată umană, deoarece sunt inerent contextuale. Niciun sistem AI nu ar trebui să decidă autonom cum operăm într-un mediu regulator nou. Deciziile la nivel de cont — interzicerea permanentă, rezolvarea disputelor, apelurile — necesită judecată umană, deoarece contextul este întotdeauna mai bogat decât ceea ce captează datele.

Grea eroare pe care o fac multe companii este tratarea “omului în buclă” ca o etapă pe care o vor automatiza în cele din urmă. Pentru categoriile pe care le-am descris, aceasta este o abordare greșită. Sunt cazuri în care judecata umană este adecvată din punct de vedere structural și va rămâne astfel.

Una dintre cele mai grele părți ale scalării AI nu este performanța modelului, ci disciplina operațională: calitatea datelor, guvernanța, monitorizarea și controlul costurilor. Ce a fost cel mai mare obstacol în transformarea AI din cazuri de utilizare izolate într-un strat de operare pe întreaga afacere?

Toată lumea dă răspunsul politicos: calitatea datelor. Acesta este adevărat, dar insuficient. Obstacolul real este organizațional.Cea mai grea problemă nu este nicio problemă tehnică specifică, ci trecerea de la o cultură de experimente AI izolate la o cultură de operațiuni AI sistematice. Această schimbare necesită modificarea modului în care echipele gândesc despre proprietate, responsabilitate și măsurare.

Când tratați AI-ul ca o serie de inițiative izolate, fiecare echipă construiește propria pipeline, propriile modele de acces la date, propria înțelegere a ceea ce înseamnă “calitate” pentru modelul lor. Dar atunci când doriți ca AI-ul să fie un strat de operare orizontal care atinge simultan prețuri, siguranță, suport și geo, aveți nevoie de fundații comune.

Acest lucru include un strat semantic unificat cu definiții de metrice consistente, un cadru de calitate a datelor comun, infrastructură de gestionare a modelului cu practici MLOps încorporate și politici de securitate comune.

Dimensiunea costurilor, adesea subestimată, este vitală. Oferim echipelor vizibilitate asupra costurilor reale (pe călătorie, pe tranzacție, stocare) pentru a îmbunătăți responsabilitatea, ceea ce conduce la decizii de inginerie mai bune.De exemplu, optimizarea stocării ne-a permis să reducem semnificativ costurile datelor geo, ceea ce a dus la o scădere a costurilor pe tranzacție.

O altă provocare semnificativă este utilizarea AI pentru operațiunile interne. Automatizarea haosului nu duce decât la haos. Prin urmare, lucrăm activ cu echipele interne pentru a formaliza munca lor, descriind procesele lor clar și curățând documentația învechită. Deși nu este o noutate, aceste pași fundamentali sunt cruciali pentru adoptarea și beneficierea cu succes de AI în cadrul organizației.

Platformele de transport procesează cantități uriașe de date comportamentale din lumea reală. Cum echilibrați oportunitatea de a utiliza aceste date pentru o mai bună personalizare și previziune cu nevoia de a păstra încrederea, confidențialitatea și corectitudinea pentru ambele părți, șoferi și pasageri?

Avantajul datelor în transportul cu vehicule este real. În combinație cu datele de livrare și financiare, devine un set de date comportamentale extraordinar de bogat. Tentativa de a exploata excesiv aceste date este exact ceea ce refuzăm să facem.

Aplicăm cu strictețe limitarea scopului. Utilizăm datele colectate pentru a îmbunătăți călătoriile. Acestea nu sunt reutilizate pentru țintirea publicitară sau vândute unor terți. Utilizatorii noștri au ales inDrive, în parte, pentru că ne consideră mai de încredere decât incumbenții. Această încredere, odată pierdută, nu se reconstruiește.

Pe partea șoferilor, tratăm drepturile datelor ca o problemă de parteneriat economic. Șoferii nu sunt surse de date. Ei ar trebui să înțeleagă ce colectăm, cum utilizăm și — critic — să beneficieze de acestea. inDrive.Money este un exemplu direct: aceleași date comportamentale care ne ajută să operăm piața permit, de asemenea, servicii financiare pe care șoferii nu le pot accesa de la băncile tradiționale. Acest schimb de valori trebuie să fie bidirecțional, transparent și corect.

Pentru previziune și predicție a cererii, preferăm modele agregate în loc de urmărire individuală, ori de câte ori este posibil. Nu trebuie să știți unde călătorește o persoană specifică în fiecare zi; trebuie să știți că cererea într-o anumită zonă crește cu 30% în serile de vineri.

Operăm în țări cu cadre de protecție a datelor foarte diferite — de la LGPD din Brazilia la piețe cu legi minimale de protecție a datelor. Abordarea noastră este să ne ținem de un standard mai înalt, indiferent de ceea ce permite legea locală.

Modelul de “super aplicație” a fost foarte de succes în unele părți ale Asiei, dar este mai greu de replicat în piețe globale fragmentate. Ce trebuie să fie adevărat, din punct de vedere tehnologic și AI, pentru ca o super aplicație să funcționeze în zeci de țări, în loc de o singură piață integrată?

Modelul de super aplicație, care a devenit popular în Asia, a funcționat în medii regulatorii și de infrastructură relativ omogene, cu integrare profundă în domeniul plăților, social și comerț, cu puține alternative puternice independente. Replicarea la nivel global necesită o abordare fundamental diferită, și credem că modelul nostru este mai potrivit pentru piețele fragmentate.

Baza trebuie să fie globală prin proiectare, locală prin configurare. Exprim servicii de platformă partajate — identitate, portofel, notificări, analize, hărți, suport — ca “căi de fier” stabile în care partenerii pot conecta rapid. Fiecare serviciu este independent implementabil și configurabil local, astfel încât noile piețe pot fi lansate prin configurare, nu prin cod nou.Nu puteți livra un produs monolitic și așteptați-vă ca acesta să rezonzeze peste tot.

Acestă abordare modulară permite fiecărui produs — transport, livrare, produse alimentare, servicii financiare — să se adapteze nevoilor specifice ale fiecărei piețe, funcționând pe o platformă partajată. De asemenea, un strat de identitate și date unificat este esențial. Propunerea de valoare a unei super aplicații este că utilizarea unui serviciu îmbunătățește celelalte. Acest lucru necesită un grafic de date al utilizatorului unic pe verticală. Construirea acestuia fără a crea o problemă de confidențialitate este cea mai grea provocare tehnică din întregul demers.

Al doilea, motorul de relevanță trebuie să funcționeze la nivelul individului, nu al pieței. Ceea ce numim “segment de unu” — utilizarea datelor, analizei și ML pentru a înțelege ce contează pentru un client specific într-un context specific — este ceea ce face o super aplicație să pară utilă, nu încărcată.

Dacă aveți zece servicii și aplicația afișează toate zece cu aceeași prominență, ați creat o aplicație cu o experiență de utilizator slabă, nu o super aplicație.

Al treilea, aveți nevoie de parteneriate locale, mai degrabă decât de o abordare “construim totul”. Am investit în Krave Mart din Pakistan pentru livrarea de produse alimentare și am făcut parteneriate cu Fingular și Ammana în Indonezia pentru servicii financiare. Platforma tehnologică este globală; livrarea serviciilor este locală. AI ajută prin faptul că face aceste integrări să pară fără efort pentru utilizatorul final.

Al patrulea, aveți nevoie de un ancoră de frecvență. De aceea, livrarea de produse alimentare este atât de importantă pentru strategia noastră.

În cele din urmă, modelul operațional trebuie să poată absorbi variabilitatea de piață cu piață fără a pierde coerența. Platforma noastră Zero-Code, care alimentează peste 400 de ecrane de producție vizitate de peste 300 de milioane de ori, ne permite să lansăm noi ecrane, să rulează experimente și să ne adaptăm cerințelor locale fără a redeploya întreaga aplicație.

Această flexibilitate, combinată cu o infrastructură descentralizată multi-regiune, este ceea ce permite unei platforme să funcționeze coerent în piețe multiple, fără a impune uniformitate sau a accepta fragmentarea.

Privind înainte trei până la cinci ani, unde credeți că AI va crea cea mai mare separare competitivă în platformele de mobilitate: previziunea cererii, siguranța și încrederea, operațiunile autonome, automatizarea suportului, economia șoferilor sau servicii complet noi care nu există încă?

AI-ul va atinge toate acestea, dar gradul de separare va varia.

În următorii trei ani, fiecare platformă de mobilitate serioasă va avea probabil o previziune competentă a cererii. Funcțiile de siguranță și încredere vor fi o condiție necesară. Suportul va fi în mare măsură automatizat pe măsură ce LLM-urile maturează.Operațiunile autonome vor conta în cele din urmă, dar autonomia completă la nivel global (în afara piețelor dezvoltate, cum ar fi SUA) este puțin probabil să aibă un impact semnificativ asupra piețelor de frontieră în următorul deceniu.

O zonă majoră de diferențiere pe întreaga industrie este probabil marcată de servicii complet noi care nu există încă. Combinarea datelor de localizare în timp real, a datelor comportamentale, a datelor de plată și a inteligenței pieței locale creează baza pentru servicii pe care nu le-am conceput încă în domenii precum comerțul hiperlocal, îngrijirea sănătății sau logistica predictivă.

Platforma cu cea mai bogată fundație de date și agilitatea organizațională de a testa și de a scala rapid noi verticale va avea un avantaj de compunere.

AI-ul agențic este zona în care se va deschide cea mai mare separare pe termen lung. Pe măsură ce fluxurile de lucru agențice maturează, gestionând înscrierea, monitorizarea fraudelor, operațiunile financiare și coaching-ul personalizat, platformele cu fundații de date corecte ar putea permite experimentarea și scalarea mai rapidă.

AI-ul nu creează avantaje competitive de la sine. Creează avantaje atunci când este combinat cu date unice, poziție de piață unică și disciplină operațională pentru a executa. Poziția inDrive — a doua aplicație de transport cu vehicule descărcată la nivel global, cu poziții dominante în piețele de frontieră, peste 400 de milioane de descărcări și o marcă construită pe corectitudine — este fundația. AI-ul este amplificatorul. Fără fundație, amplificatorul nu are nimic de amplificat.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre inDrive ar trebui să viziteze inDrive.