Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy tworzą wartość, skalują działalność i podejmują decyzje finansowe. Ale dopiero gdy spojrzymy na OpenAI — jego modele, strukturę i współpracę z Microsoftem — widzimy, jak głęboko ta zmiana wpływa na podatki, IP i cały obszar cen transferowych.
W tym odcinku biorę OpenAI jako studium przypadku i pokazuję, dlaczego klasyczne podejścia — DEMPE, licencje, cost-plus, a nawet standardowe modele rozliczeń — nie nadążają za rzeczywistością, w której produkt uczy się sam, a użytkownicy mimowolnie biorą udział w tworzeniu IP.
Rozmawiam o tym:
• Gdzie faktycznie powstaje wartość modeli takich jak GPT-5
• Jak wygląda podział ról między OpenAI, Microsoftem i nonprofitowym OpenAI Inc.
• Dlaczego DEMPE traci przejrzystość w świecie modeli samo-uczących się
• Jak Pillar One i podatki cyfrowe mogą przenieść część wartości do krajów użytkowników
• Co CFO, tax managerowie i founderzy powinni zacząć dokumentować już teraz
Zależy mi na tym, aby pokazać, jak w praktyce podejść do mapowania łańcucha wartości w AI: gdzie leży rozwój, gdzie eksploatacja, jak rozdzielić trening, fine-tuning i inference, i w jaki sposób budować modele cen transferowych, które są spójne z rzeczywistą ekonomią produktu.
Jeśli pracujesz z AI — tworzysz modele, integrujesz je, albo wdrażasz na wielu rynkach — to jest odcinek, który da Ci uporządkowane spojrzenie na ryzyka i możliwości. Regulacje będą się zmieniały szybko. Warto być gotowym wcześniej.
Jeżeli chcesz omówić swoją strukturę lub plan ekspansji — zapraszam do kontaktu.
A teraz zapraszam do odsłuchania odcinka :D
Partnerzy:
www.prezo.com.pl
www.valoro.com.pl
www.autooomate.com