Programy motywacyjne dla kluczowej kadry

W dobie rynku pracownika, benefity pracownicze oraz systemy premiowe cieszą się niesłabnącą popularnością. Chodzi o to, aby zachęcić szczególnie utalentowane osoby do nawiązania i utrzymywania współpracy z firmą, a jednocześnie wzmocnić ich zaangażowanie w realizację codziennych obowiązków.

Jednym z najciekawszych systemów premiowych są programy motywacyjne oparte o akcje, udziały lub inne (pochodne) instrumenty finansowe, w których wartość uzyskanej premii będzie wypadkową kilkuletniej pracy zespołu i ostatecznie osiągniętych wyników spółki. To sprawdzony sposób na zapewnienie firmie lojalności i efektywnego działania jej kadry, a w efekcie – poprawy wyników biznesowych.

Program motywacyjny, czyli korzyści dla spółki = korzyści dla uczestników

W programach motywacyjnych skonstruowanych w oparciu o instrumenty finansowe najczęściej oferuje się pracownikom możliwość nabycia praw udziałowych w spółce po korzystnej (niższej niż rynkowa cena) lub uzyskanie premii pieniężnej liczonej w odniesieniu do wzrostu wartości firmy w określonym czasie. Im lepsze wyniki wypracuje uczestnik (albo cały zespół), tym wyższa wartość końcowego benefitu (wartość nabytych praw udziałowych lub wysokość premii).

Innymi słowy, przy prawidłowo skonstruowanym programie i efektywnym wykorzystaniu mechanizmów działania instrumentów finansowych, sukces firmy oznacza jednocześnie realne korzyści dla osób, które się do niego przyczyniają.

Programy motywacyjne mogą być także atrakcyjne podatkowo.

Program motywacyjny – definicja

Modelowy program motywacyjny został zdefiniowany w ustawie o podatku dochodowym od osób fizycznych, zgodnie z którą przez program motywacyjny rozumie się system wynagradzania:

  • utworzony w spółce akcyjnej, na podstawie uchwały Walnego Zgromadzenia Akcjonariuszy,
  • w którym uczestniczą osoby otrzymujące od organizatora świadczenia z tytułu umowy o pracę lub działalności wykonywanej osobiście (np. z tytułu kontraktu menadżerskiego, powołania do organów spółki) uwaga: definicja nie obejmuje np. osób współpracujących z organizatorem w ramach prowadzonej przez siebie działalności gospodarczej;
  • w ramach którego uczestnik nabywa prawo do faktycznego objęcia lub nabycia akcji bezpośrednio lub w wyniku realizacji praw z pochodnych instrumentów finansowych, praw pochodnych lub innych praw majątkowych.

Uczestnicy programu, który mieści się w powyższej definicji, mogą skorzystać z preferencyjnego opodatkowania przychodów otrzymywanych w ramach programu.

Preferencje podatkowe…

Korzyść polega przede wszystkim na odroczeniu opodatkowania otrzymywanych akcji do momentu ich zbycia – samo wdrożenie programu i przyznanie bonusu (akcji) jest dla uczestników neutralne podatkowo. Dopiero zbycie akcji generuje po stronie uczestnika obowiązek opodatkowania dochodu stawką 19%, właściwą dla przychodów z kapitałów pieniężnych. Premia z programu nie wpływa na wysokość składki ZUS, a na organizatorze programu (pracodawcy) nie ciążą obowiązki płatnika w związku z przyznaniem akcji uczestnikom. Efekt? Niższy wymiar obciążeń publicznoprawnych po stronie uczestników i mniej obowiązków płatnika po stronie organizatora.

Natomiast w przypadku programów motywacyjnych zaprojektowanych poza ustawową definicją, przychód często podlega opodatkowaniu dwukrotnie, pierwszy raz w momencie nabycia akcji / udziałów, a następnie w chwili ich zbycia. Może to prowadzić do wyższej kwoty efektywnego opodatkowania przychodu z programu, który nie podlega pod preferencję podatkową.

…nie tylko dla programów zgodnych z ustawową definicją

W ostatnim czasie pojawiają się jednak interpretacje indywidualne, które w pewnych sytuacjach pozwalają na korzystne opodatkowanie również przychodów z programów motywacyjnych niewpisujących się w definicję z ustawy o PIT.

Przykładowo, coraz liczniejsze interpretacje podatkowe dopuszczają możliwość rozliczenia przychodu z programu motywacyjnego, uzyskanego przez osobę, która prowadzi JDG i rozlicza się ryczałtem, według preferencyjnej stawki 3%.

Inny przykład to rozliczenie programu organizowanego w spółce z ograniczoną odpowiedzialnością. Zgodnie z przeważającym stanowiskiem organu, w wypadku objęcia nowych udziałów w podwyższonym kapitale zakładowym nawet za symboliczną cenę (a więc poniżej rynkowej wartości), przychód nie powstaje – zasady rozliczenia są więc analogiczne jak w przypadku korzystającego z ustawowej preferencji

Program motywacyjny – szerokie możliwości kształtowania

Zanim podjęta zostanie decyzja o utworzeniu programu motywacyjnego, wcześniej koniecznie trzeba przeanalizować, która konstrukcja programu będzie w danym przypadku odpowiednia.

Istnieje wiele możliwości skonstruowania programu motywacyjnego. Jeśli skutki podatkowe programu nie są dla kluczowe, to jego ramy oraz warunki, których spełnienie gwarantuje otrzymanie określonych korzyści, mogą być formułowane w zasadzie dowolnie.

Pozwala to na dopasowanie programu (wręcz „uszycie go na miarę”) do sytuacji rynkowej czy specyficznej sytuacji spółki (biorąc pod uwagę m.in. to, czy jest spółką publiczną, czy nie), a także do założonych celów motywacyjnych oraz biznesowych.

Uwaga: wdrożenie może być skomplikowane

W warunkach dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości prawnej, programy motywacyjne powinny być projektowane i wdrażane z największą starannością. Konstrukcja programu wymaga łączenia wielu wątków, od kontekstu biznesowego i założeń organizatora, poprzez prawo zobowiązań, prawo spółek, prawo podatkowe aż nawet po prawo rynków kapitałowych. Wprowadzenie programu motywacyjnego może wiązać się z obowiązkiem raportowania o schemacie podatkowym, a w spółkach publicznych koniecznością programu w polityce wynagrodzeń, sprawozdaniach o wynagrodzeniach, raportach bieżących itd.

Natomiast skutki podatkowe uczestnictwa w programie motywacyjnym powinny być wnikliwie analizowane w każdym indywidualnym przypadku – nawet pozornie drobne szczegóły funkcjonowania programu mogą wpływać na zasady rozliczenia z fiskusem i wymiar podatku do zapłacenia.

Wdrożenie programu motywacyjnego zawsze warto więc skonsultować z doświadczonym ekspertem, który pomoże w jego dostosowaniu, tak aby uniknąć ryzyk prawnych i podatkowych i osiągnąć zamierzone cele.

 

Powyżej przedstawiono istotę programów motywacyjnych dla kluczowej kadry pracowniczej, szczególnie w kontekście obecnych wyzwań na rynku pracy. Programy te, oparte na różnorodnych benefitach i systemach premiowych, stanowią skuteczną strategię przyciągania oraz utrzymania utalentowanych pracowników. Jednakże, co istotne, programy motywacyjne nie ograniczają się wyłącznie do kwestii finansowych.

Oprócz korzyści materialnych, programy motywacyjne budują lojalność pracowników i zwiększają ich zaangażowanie w codzienne obowiązki. Skonstruowane z wykorzystaniem akcji, udziałów czy innych instrumentów finansowych, te programy stają się integralną częścią strategii biznesowej firm, skutkując poprawą wyników biznesowych. Warto zauważyć, że preferencyjne opodatkowanie, zgodnie z ustawą o podatku dochodowym od osób fizycznych, dodatkowo motywuje uczestników, oferując im elastyczność w rozliczeniach.

Należy podkreślić, że programy motywacyjne to nie tylko kwestie finansowe. Przy projektowaniu programów, konieczne jest uwzględnienie zarówno kontekstu biznesowego, jak i aspektów prawnych, a także skonsultowanie się z ekspertem w celu uniknięcia potencjalnych ryzyk i osiągnięcia zamierzonych celów. Ostatecznie, programy motywacyjne stają się integralnym narzędziem zarządzania zasobami ludzkimi, wspierając rozwój firmy w dynamicznym środowisku biznesowym.

Wodór: Zielony Paliwowy Cud Japonii

Woda – tak zwyczajny składnik naszej codziennej egzystencji, może stać się kluczem do zielonej przyszłości energetycznej.

W miarę jak świat dąży do ograniczenia emisji dwutlenku węgla i przeciwdziałania globalnemu ociepleniu, wodór, zwłaszcza zielony wodór, staje się coraz ważniejszym graczem w globalnym świecie energii.

Japonia, znaną ze swojej zaawansowanej technologii i innowacyjności, jest jednym z krajów, których strategia wodorowa zasługuje na uwagę.

Wodór

Wodór i jego rola w przyszłości energii

Wodór jest pierwiastkiem chemicznym, który ma ogromny potencjał jako nośnik energii. Może być używany do produkcji czystych paliw wodorowych, które są ekologiczne i przyjazne dla środowiska. Wodór można uzyskać na wiele sposobów, ale jednym z najbardziej obiecujących jest produkcja zielonego wodoru. Zielony wodór jest produktem uzyskiwanym poprzez elektrolizę wody, z wykorzystaniem odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna czy wiatrowa. To oznacza, że ​​produkcja zielonego wodoru nie emituje dwutlenku węgla do atmosfery.

Wyzwania i możliwości w produkcji zielonego wodoru w Indiach

Indie, będąc jednym z krajów o największym potencjale rynku energetycznego na świecie, postawiły sobie ambitny cel stania się globalnym centrum produkcji, wykorzystania i eksportu zielonego wodoru i jego pochodnych do 2030 roku. Jednak droga do osiągnięcia tego celu nie jest bez wyzwań.

Władze indyjskie wprowadziły standardy emisji dla produkcji zielonego wodoru, co jest ważnym krokiem w kierunku czystszych źródeł energii. Jednak technologia produkcji zielonego wodoru w kraju jest wciąż w fazie początkowej. Współpraca między naukowcami a przemysłem jest kluczowa, aby przyspieszyć rozwój tej obiecującej technologii.

Wyzwania i możliwości w produkcji zielonego wodoru

Indie, będąc jednym z krajów o największym potencjale rynku energetycznego na świecie, postawiły sobie ambitny cel stania się globalnym centrum produkcji, wykorzystania i eksportu zielonego wodoru i jego pochodnych do 2030 roku. Jednak droga do osiągnięcia tego celu nie jest bez wyzwań.

Władze indyjskie wprowadziły standardy emisji dla produkcji zielonego wodoru, co jest ważnym krokiem w kierunku czystszych źródeł energii. Jednak technologia produkcji zielonego wodoru w kraju jest wciąż w fazie początkowej. Współpraca między naukowcami a przemysłem jest kluczowa, aby przyspieszyć rozwój tej obiecującej technologii.

Jednym z głównych wyzwań jest koszt produkcji zielonego wodoru, który obecnie jest stosunkowo wysoki. Jednak w miarę spadku kosztów energii odnawialnej można się spodziewać, że koszty produkcji zielonego wodoru spadną o około 50 procent. To pozytywna wiadomość, która napawa nadzieją na przyszłość tej technologii.

Wizja przyszłości: Indie jako globalne centrum zielonego wodoru

Program Narodowej Misji na Rzecz Zielonego Wodoru w Indiach ma budżet wynoszący ponad 19 mld rupii i ma na celu uczynienie Indii globalnym liderem w produkcji, wykorzystaniu i eksporcie zielonego wodoru i jego pochodnych do 2030 roku. Wszystkie znaczące instytucje badawcze w kraju zaangażowane są w projekty związane z zielonym wodorem, a niektóre z nich już osiągają pierwsze obiecujące wyniki.

Warto zaznaczyć, że Indie spodziewają się wzrostu zapotrzebowania na wodór aż pięciokrotnie do roku 2050. Obecnie produkcja zielonego wodoru jest kosztowna, ale ze spadkiem kosztów energii odnawialnej można się spodziewać, że koszty te obniżą się znacząco. Narodowa Misja na Rzecz Zielonego Wodoru jest ważnym krokiem w kierunku osiągnięcia tego celu.

Wyzwania i ograniczenia w produkcji zielonego wodoru w Japonii

W międzynarodowym kontekście, Japonia jest jednym z krajów, które również stawiają na produkcję zielonego wodoru. Jednak kraj ten ma własne unikalne wyzwania i ograniczenia. Jednym z nich jest brak dostępnej ziemi do produkcji wodoru. Około 91 procent obszaru w Japonii nie nadaje się do produkcji wodoru. To ogranicza potencjał kraju w dziedzinie produkcji zielonego wodoru.

Koszty produkcji zielonego wodoru i perspektywy na przyszłość

Koszt produkcji zielonego wodoru jest kluczowym czynnikiem wpływającym na jego konkurencyjność. Według analizy, koszty produkcji zielonego wodoru w Indiach do 2050 roku szacowane są na około 0,75 USD za kilogram w optymistycznym scenariuszu i około 1,35 USD za kilogram w scenariuszu pesymistycznym. Oznacza to, że koszty te mogą znacząco spaść w ciągu najbliższych lat, co sprawi, że zielony wodór stanie się bardziej dostępny i konkurencyjny.

Wyzwania technologiczne i perspektywy

Jednak produkcja zielonego wodoru nie jest pozbawiona wyzwań technologicznych. Przechwytywanie i przechowywanie wodoru to nadal trudne zadania. Technologia musi zostać udoskonalona, aby zapobiec wyciekom wodoru, które mogą być niebezpieczne ze względu na jego wybuchowość. Jednak eksperci podkreślają, że to obszar, który wciąż wymaga badań i rozwoju.

Europa i jej dążenie do neutralności klimatycznej

Europa również rozważa wykorzystanie wodoru jako czynnika kluczowego w jej planach na przyszłość energetyczną. Jednym z ciekawych aspektów jest fakt, że kraje europejskie z wysokim potencjałem do produkcji energii odnawialnej, takie jak Niemcy, planują rozwijać przemysł wodorowy. Jednak, podobnie jak w Indiach, istnieje nierównowaga między potencjałem a inwestycjami.

Europa ma potencjał na dostarczenie sobie wodoru

Analizy pokazują, że Europa ma wystarczający potencjał do dostarczenia sobie wodoru w przyszłości. Kraje o dużym potencjale do produkcji energii słonecznej i wiatrowej, takie jak Norwegia, Hiszpania i Francja, mogą odegrać kluczową rolę w produkcji zielonego wodoru. Jednak niektóre kraje, w tym Niemcy, nadal będą zależne od importu wodoru, pomimo ambitnych planów rozwoju elektrolizy.

Wnioski i przyszłość zielonego wodoru

Zielony wodór jest obiecującym źródłem energii, które może pomóc w ograniczeniu emisji gazów cieplarnianych i walki z globalnym ociepleniem. Zarówno Indie, jak i Europa inwestują w tę technologię, ale istnieją wyzwania, które muszą zostać pokonane, takie jak koszty produkcji, przechwytywanie i przechowywanie wodoru oraz rozwijanie infrastruktury.

Japonia, choć ma swoje własne ograniczenia, nadal jest aktywnym graczem w dziedzinie zielonego wodoru. Kombinacja zaawansowanej technologii i innowacyjności sprawia, że ​​kraj ten może odegrać istotną rolę w globalnym rozwoju tej obiecującej technologii.

 

W miarę jak technologia produkcji zielonego wodoru ewoluuje, a koszty spadają, możemy spodziewać się, że zielony wodór stanie się coraz bardziej powszechnym źródłem energii, przyczyniając się do walki ze zmianami klimatycznymi i tworząc zrównoważoną przyszłość energetyczną dla nas wszystkich. Warto zwracać uwagę na postępy w tej dziedzinie, ponieważ zielony wodór może być kluczem do naszej przyszłości energetycznej.

Neuromarketing – narzędzie nowoczesnego marketingu

Neuromarketing – czym rzeczywiście jest i dlaczego jest tak istotny w dzisiejszym świecie biznesu?

To pytanie zadaje sobie wielu przedsiębiorców, którzy pragną lepiej zrozumieć swoich klientów i wpłynąć na ich decyzje zakupowe. Odpowiedź na to pytanie można znaleźć w badaniach psychologii i ekonomii, a także w pracy laureata Nagrody Nobla, Daniela Kahnemanna.

W roku 2002 Daniel Kahnemann został uhonorowany Nagrodą Nobla w dziedzinie ekonomii, co wywołało prawdziwą rewolucję w świecie ekonomistów i marketingowców. To właśnie on obalił dotychczasowe teorie, które zakładały, że ludzie podejmują racjonalne decyzje ekonomiczne.

Neuromarketing to dziedzina, która przenika głębiej niż kiedykolwiek w obszar ludzkich decyzji zakupowych. Dzięki niemu możemy zrozumieć, dlaczego klienci podejmują określone wybory i jakie mechanizmy kierują ich decyzjami. To narzędzie, które pozwala nam spojrzeć w głąb ludzkiego umysłu i zrozumieć, dlaczego nie zawsze działamy zgodnie z teorią ekonomiczną.

Kahnemann udowodnił, że jesteśmy istotami skomplikowanymi, które często podejmują decyzje na zasadzie uproszczeń i automatyzacji. W jego badaniach wyróżnił dwa systemy myślenia: szybki i wolny. Oba te systemy aktywują różne ścieżki w naszym mózgu, co ma ogromne znaczenie w kontekście komunikacji marketingowej.

Neuromarketing

Dziś, dwadzieścia lat po tym wydarzeniu, pytamy się jeszcze bardziej intensywnie:

  • Jakie czynniki wpływają na decyzje klientów?
  • Jak wyróżnić się w natłoku informacji?
  • Czy nasza wiadomość dociera do odbiorcy?
  • Czy zostaje zapamiętana?
  • A przede wszystkim, czy decyzje zakupowe podejmowane są racjonalnie czy emocjonalnie?

To pytania, na które poszukujemy odpowiedzi na naszym szkoleniu.

Na szczęście, wraz z postępem nauki i technologii, mamy teraz możliwość bezinwazyjnego zaglądania do umysłu konsumentów. Badania neuromarketingowe dostarczają nam fascynujących spostrzeżeń, które możemy wykorzystać w naszej komunikacji z klientami. Neuromarketing to nie tylko dziedzina medycyny – to także narzędzie, które marketingowcy coraz chętniej wykorzystują. W końcu, mówimy tu o znaczących budżetach reklamowych, które nie mogą być marnowane na nieskuteczną komunikację. Nikt nie chce strzelać na oślep; lepiej jest wiedzieć, co działa. Dlatego też, przyglądamy się wnioskom, które dzielą się największe koncerny i dostosowujemy zasady neuromarketingu do potrzeb Twojej firmy.

Decyzje zakupowe to proces, który łączy wiele czynników, a neuromarketing pozwala nam spojrzeć na nie z nowej perspektywy. Dzięki temu możemy lepiej zrozumieć, co skłania klientów do wyboru danego produktu lub usługi, i dostosować naszą strategię marketingową, aby osiągnąć najlepsze wyniki. Odkrycie, że ludzie często działają na zasadzie automatyzmu i emocji, a nie tylko rozumu, daje nam nowe narzędzia do budowania skutecznych kampanii marketingowych. Warto więc zgłębić tajemnice neuromarketingu i wykorzystać je w praktyce biznesowej.

Marketingowiec, który chce skutecznie wykorzystać zdobycze neuromarketingu w swojej pracy, powinien przestrzegać kilku praktycznych wytycznych:

Neuromarketing a rozumienie procesów decyzyjnych

Przede wszystkim marketingowiec powinien zgłębić wiedzę na temat procesów decyzyjnych ludzi, szczególnie w kontekście zakupów. To oznacza zrozumienie różnicy między procesem myślenia szybkiego a wolnego, emocjonalnymi czynnikami wpływającymi na decyzje zakupowe oraz znaczenia nieświadomych skojarzeń i percepcji.

Badania neuromarketingowe

Wdrażanie badań neuromarketingowych jest kluczowe. Można wykorzystać techniki takie jak EEG (elektroencefalografia), fMRI (funkcjonalne obrazowanie rezonansem magnetycznym) czy eye-tracking, aby dowiedzieć się, jakie bodźce w reklamach, produktach czy usługach wywołują reakcje w mózgu konsumentów.

Neuromarketing a personalizacja komunikacji

Neuromarketing wskazuje, że nie ma jednego uniwersalnego przekazu, który przyciągnie wszystkich klientów. Marketingowiec powinien starać się personalizować komunikację i dostosowywać ją do preferencji i emocji różnych grup docelowych.

Neuromarketing a wykorzystanie emocji

Emocje odgrywają ogromną rolę w procesach decyzyjnych. Marketingowiec powinien szukać sposobów, aby wywołać pozytywne emocje u klientów w kontekście swoich produktów lub usług. To może wpływać na większe zaangażowanie i większą skłonność do zakupów.

Kreacja treści i wzornictwo

Znając mechanizmy percepcji i uwagi, marketingowiec może lepiej projektować treści reklamowe, strony internetowe i materiały promocyjne. Dobrze zaprojektowane i atrakcyjne wizualnie treści mogą przyciągać uwagę i budzić zaufanie.

Neuromarketing a testowanie i optymalizacja

Neuromarketing nie polega tylko na jednorazowym badaniu mózgu. To proces ciągłego testowania i optymalizacji. Marketingowiec powinien stale monitorować, jakie elementy jego strategii marketingowej działają najlepiej i dostosowywać działania na podstawie wyników.

Neuromarketing a etyka i prywatność

W dziedzinie neuromarketingu ważne jest przestrzeganie zasad etyki i poszanowania prywatności konsumentów. Badania mózgu mogą dostarczać bardzo osobistych informacji, dlatego konieczne jest zachowanie odpowiednich standardów bezpieczeństwa i prywatności danych.

Kształcenie i rozwijanie kompetencji

Neuromarketing to dziedzina, która się rozwija, dlatego marketingowiec powinien inwestować w rozwijanie swojej wiedzy i umiejętności. Uczestnictwo w szkoleniach, kursach i konferencjach związanych z neuromarketingiem może być bardzo wartościowe.

 

Wprowadzenie neuromarketingu do pracy marketingowca może przynieść konkretne korzyści, ale wymaga także stałego doskonalenia i dostosowywania strategii do zmieniających się odkryć i trendów. Kluczowym celem jest zrozumienie, jak ludzki umysł działa w kontekście zakupów i jak można to wykorzystać w celu lepszej skuteczności działań marketingowych.

Dlaczego Warto Certyfikować swoje Kompetencje jako Menedżer Ds. Zakupów?

W dzisiejszym dynamicznym świecie biznesu, rozwijanie i certyfikowanie swoich kompetencji jako menedżer ds. zakupów staje się kluczowym elementem osiągnięcia sukcesu zawodowego.

Zakupy odgrywają kluczową rolę w funkcjonowaniu każdej organizacji, zarówno publicznej, jak i prywatnej. Dlatego menedżerowie ds. zakupów są nieocenionymi profesjonalistami, którym powierzane są strategiczne decyzje związane z zaopatrzeniem i zarządzaniem kosztami. W tym artykule omówimy pięć kluczowych korzyści, jakie wynikają z certyfikacji menedżera ds. zakupów oraz dlaczego warto inwestować w rozwijanie tych umiejętności.

specjalista do spraw zakupów

1. Pogłębiona wiedza o branżowych najlepszych praktykach

Posiadanie certyfikatu w dziedzinie zakupów to nie tylko dowód na posiadanie pewnych umiejętności, ale także zobowiązanie do ciągłego doskonalenia i śledzenia najnowszych trendów w branży. Certyfikowane programy szkoleniowe dają możliwość doskonalenia wykorzystania najnowszych technik i narzędzi używanych w dziale zakupów. Pozwala to menedżerom ds. zakupów na lepsze zrozumienie i efektywne wykorzystanie strategii zakupowych, co przekłada się na oszczędności i zwiększoną efektywność działu zakupów.

2. Możliwości networkingu

Certyfikacja menedżera ds. zakupów często wiąże się z przynależnością do profesjonalnych organizacji branżowych. To otwiera drzwi do szerokiej sieci kontaktów zawodowych, co może być niezwykle cenne. Możesz nawiązać kontakty z innymi profesjonalistami z dziedziny zakupów, wymieniać doświadczeniami i pomysłami oraz dowiedzieć się o nowych możliwościach zawodowych. Dzięki tym kontaktom możesz również pozyskiwać informacje na temat aktualnych trendów i zmian w przepisach dotyczących prawa w dziale zakupów.

3. Zdobywanie Wiedzy Prawnej w Dziale Zakupów

Prawo w dziale zakupów jest obszarem skomplikowanym i dynamicznie ewoluującym. Dlatego menedżerowie ds. zakupów powinni być dobrze zaznajomieni z przepisami i regulacjami dotyczącymi zakupów, zwłaszcza jeśli ich działalność obejmuje międzynarodowy obszar działania. Certyfikacja w dziedzinie zakupów często obejmuje elementy szkolenia z zakresu prawa w dziale zakupów, co pozwala menedżerom na skuteczne zarządzanie ryzykiem i unikanie potencjalnych problemów prawnych.

4. Konkurencyjność na Rynku Pracy

Certyfikat menedżera ds. zakupów może wyróżnić cię spośród innych kandydatów na rynku pracy. Pracodawcy często poszukują profesjonalistów z potwierdzonymi kwalifikacjami, co oznacza, że certyfikat menedżera ds. zakupów może znacząco podnieść twoją wartość na rynku pracy.

5. Możliwości rozwoju kariery i wyższe wynagrodzenie

Certyfikacja menedżera ds. zakupów może otworzyć drzwi do nowych możliwości rozwoju zawodowego. Posiadanie certyfikatu może sprawić, że zostaniesz rozważany do awansu na wyższe stanowisko w dziale zakupów lub innych działach związanych z zarządzaniem strategicznym. Ponadto, wiele firm oferuje wyższe wynagrodzenia dla pracowników posiadających certyfikaty, co może znacząco wpłynąć na twój dochód.

Podsumowując, certyfikacja menedżera ds. zakupów to inwestycja w rozwijanie swoich umiejętności, która może przynieść wiele korzyści. Pozwala ona na pogłębienie wiedzy, nawiązanie cennych kontaktów zawodowych, zdobycie wiedzy prawniczej, zwiększenie konkurencyjności na rynku pracy oraz otwiera drzwi do nowych możliwości rozwoju kariery.

Warto zatem rozważyć podjęcie takiego kroku i zainwestowanie w rozwój swoich kompetencji. W miarę jak dziedzina zakupów nadal ewoluuje, posiadanie certyfikatu może być kluczowym elementem osiągnięcia sukcesu zawodowego w tej dziedzinie.

 

W 2023 roku, na stanowisku menadżera ds. zakupów, warto certyfikować szereg kluczowych kompetencji, które odzwierciedlają najnowsze trendy i wymagania branży zakupowej.

Wybór konkretnych certyfikacji zależy od twoich celów zawodowych, rodzaju firmy, w której pracujesz, oraz obszaru, w którym chciałbyś się specjalizować. Jednak inwestowanie w rozwijanie tych kompetencji na pewno pomoże w osiągnięciu sukcesu jako menedżer ds. zakupów w 2023 roku.

Oto niektóre z tych kluczowych kompetencji:

Zarządzanie Łańcuchem Dostaw (Supply Chain Management).

Zarządzanie łańcuchem dostaw staje się coraz bardziej złożone ze względu na globalizację i rosnącą złożoność dostaw. Certyfikacja w tej dziedzinie może pomóc w zrozumieniu skomplikowanych procesów logistycznych, optymalizacji dostaw, zarządzania ryzykiem i innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie dostaw.

Zarządzanie Ryzykiem i Zrównoważonymi Zakupami.

W dzisiejszym świecie, menedżerowie ds. zakupów muszą być w stanie identyfikować i zarządzać ryzykiem związanym z dostawami, a także integrować zrównoważone praktyki zakupowe. Certyfikacje z zakresu zarządzania ryzykiem i zrównoważonych zakupów mogą dostarczyć niezbędnych narzędzi i wiedzy w tych obszarach.

Negocjacje i Zarządzanie Kontraktami.

Umiejętność skutecznych negocjacji i zarządzania kontraktami jest kluczowa dla osiągnięcia korzystnych warunków zakupów. Certyfikacje w tej dziedzinie mogą pomóc w rozwinięciu umiejętności negocjacyjnych, tworzeniu i monitorowaniu kontraktów oraz rozwiązywaniu sporów.

Technologie Zakupowe (Procurement Technologies).

Wraz z rozwojem technologii, menedżerowie ds. zakupów muszą być zaznajomieni z narzędziami i systemami wspierającymi procesy zakupowe, takimi jak e-sourcing, e-procurement czy analiza danych. Certyfikacje związane z technologią zakupową pomagają w opanowaniu tych narzędzi i ich efektywnym wykorzystaniu.

Analiza Danych i Business Intelligence.

W dzisiejszych czasach dane są kluczowym źródłem informacji. Menedżerowie ds. zakupów muszą być w stanie analizować dane zakupowe, wykrywać trendy i podejmować decyzje oparte na danych. Certyfikacje z zakresu analizy danych i business intelligence mogą pomóc w rozwinięciu tych umiejętności.

Komunikacja i Kierowanie Zespołem.

Umiejętność efektywnej komunikacji oraz zarządzania zespołem jest kluczowa dla menedżerów ds. zakupów. Certyfikacje w dziedzinie zarządzania zasobami ludzkimi i rozwoju osobistego mogą pomóc w rozwoju tych umiejętności.

Przepisy i Compliance.

Znajomość przepisów i zgodność z nimi jest niezwykle ważna w zakupach, zwłaszcza jeśli firma działa na rynkach międzynarodowych. Certyfikacje z zakresu prawa i zgodności mogą pomóc w zrozumieniu regulacji i minimalizowaniu ryzyka prawnych.

Innowacje i Kreatywność w Zakupach.

Poszukiwanie nowych rozwiązań i kreatywne podejście do procesów zakupowych mogą znacząco przyczynić się do osiągnięcia oszczędności i zwiększenia wartości dodanej. Certyfikacje z zakresu innowacji i kreatywności w zakupach mogą pomóc w rozwinięciu tych umiejętności.

Kluczowe terminy dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją

 

Dziedzina sztucznej inteligencji szybko ewoluuje w różnych sektorach i branżach, pozostawiając specjalistów ds. technologicznych i zarządzania bez wspólnej terminologii używanej w zarządzaniu sztuczną inteligencją.

Nawet wyszukiwanie definicji “sztucznej inteligencji” zwraca szereg definicji i przykładów. Od filmowych, takich jak HAL 9000 z “2001: Odysei kosmicznej”, przez kreatywne, takie jak Midjourney i sztuka generatywna DALL-E, po powszechne, takie jak autokorekta wiadomości e-mail i mapy mobilne, przypadki użycia i zastosowania sztucznej inteligencji wciąż rosną i rozszerzają się na wszystkie aspekty życia.

Dzięki zgodzie Międzynarodowego Stowarzyszenia Specjalistów ds. Prywatności (IAPP) udostępniamy wszystkim osobom zainteresowanym rozwojem swoich kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji Kluczowe terminy dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją” opracowane przez IAPP. Niniejszy glosariusz pierwotnie ukazał się w Centrum Zasobów IAPP i został udostępniony za ich zgodą.

Tłumaczenie zostało wykonane przez Langas Regtech zostało opublikowane w 20 lipca 2023 roku.

 

Niniejszy glosariusz, opracowany w oparciu o liczne materiały, ma na celu zapewnienie zwięzłych, ale zniuansowanych definicji i wyjaśnień niektórych z najpopularniejszych terminów związanych obecnie ze sztuczną inteligencją.

Accountability / Rozliczalność

The obligation and responsibility of the creators, operators and regulators of an AI system to ensure the system operates in a manner that is ethical, fair, transparent and compliant with applicable rules and regulations (see fairness and transparency).

Accountability ensures that actions, decisions and outcomes of an AI system can be traced back to the entity responsible for it.

Obowiązek i odpowiedzialność twórców, operatorów i organów regulacyjnych systemu sztucznej inteligencji w celu zapewnienia, że system działa w sposób etyczny, uczciwy, przejrzysty i zgodny z obowiązującymi zasadami i przepisami (zob. uczciwość i przejrzystość).

Rozliczalność zapewnia, że działania, decyzje i wyniki systemu sztucznej inteligencji można prześledzić wstecz do podmiotu za nie odpowiedzialnego.

 

Active learning / Aktywne uczenie

A subfield of AI and machine learning where an algorithm can select some of the data it learns from. Instead of learning from all the data it is given, an active learning model requests additional data points that will help it learn the best.

→ Also called query learning

Poddziedzina sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w której algorytm może wybrać część danych, z których się uczy. Zamiast uczyć się na podstawie wszystkich podanych danych, model aktywnego uczenia się żąda dodatkowych próbek danych, które pomogą mu uczyć się najlepiej.

→ Nazywane również uczeniem z zapytań

 

AI governance / Zarządzanie Sztuczną Inteligencją

A system of policies, practices and processes organizations implement to manage and oversee their use of AI technology and associated risks to ensure the AI aligns with an organization’s objectives, is developed and used responsibly and ethically, and complies with applicable legal requirements. System zasad, praktyk i procesów wdrażanych przez organizacje w celu zarządzania i nadzorowania wykorzystania technologii opartych na sztucznej inteligencji i związanego z tym ryzyka, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja jest zgodna z celami organizacji, jest rozwijana i wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i etyczny oraz jest zgodna z obowiązującymi wymogami prawnymi.

 

Algorithm / Algorytm

 

A computational procedure or set of instructions and rules designed to perform a specific task, solve a particular problem or produce a machine learning or AI model

(see machine learning model)

Procedura obliczeniowa lub zestaw instrukcji i reguł zaprojektowanych w celu wykonania określonego zadania, rozwiązania określonego problemu lub stworzenia modelu uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji

(zob. model uczenia maszynowego).

 

Artificial general intelligence / Ogólna sztuczna inteligencja

 

AI that is considered to have human-level intelligence and strong generalization capability to achieve goals and carry out a variety of tasks in different contexts and environments.

AGI is still considered a theoretical field of research and contrasted with “narrow” AI, which is used for specific tasks or problems.

→ Acronym: AGI

Sztuczna inteligencja, która jest uważana za posiadającą inteligencję na poziomie ludzkim i silną zdolność uogólniania do osiągania celów i wykonywania różnorodnych zadań w różnych kontekstach i środowiskach.

Ogólna sztuczna inteligencja (spotyka się też określenie “silna” – tłum.) jest nadal nadal uważana za teoretyczny obszar badań i przeciwstawiana “wąskiej” (lub “słabej” – tłum.) sztucznej inteligencji, która jest wykorzystywana do konkretnych zadań lub problemów. do konkretnych zadań lub problemów.

→ Akronim: AGI

 

Artificial intelligence / Sztuczna inteligencja

 

Artificial intelligence is a broad term used to describe an engineered system where machines learn from experience, adjusting to new inputs (see input data) and potentially performing tasks previously done by humans. More specifically, it is a field of computer science dedicated to simulating intelligent behavior in computers.

It may include automated decision-making.

→ Acronym: AI

Sztuczna inteligencja to szeroki termin używany do opisania systemu inżynieryjnego, w którym maszyny uczą się na podstawie doświadczenia, dostosowując się do nowych danych wejściowych i potencjalnie wykonując zadania wcześniej wykonywane przez ludzi. Mówiąc dokładniej, jest to dziedzina informatyki poświęcona symulowaniu inteligentnych zachowań w komputerach.

Może obejmować zautomatyzowane podejmowanie decyzji.

→ Akronim: AI

 

Automated decision-making / Zautomatyzowane podejmowanie decyzji

 

The process of making a decision by technological means without human involvement Proces podejmowania decyzji za pomocą środków technologicznych bez udziału człowieka.

 

Bias / Stronniczość

 

There are several types of bias within the AI field.

  • Computational bias is a systematic error or deviation from the true value of a prediction that originates from a model’s assumptions or the data itself (see input data).
  • Cognitive bias refers to inaccurate individual judgment or distorted thinking, while societal bias leads to systemic prejudice, favoritism, and/or discrimination in favor of or against an individual or group.

Bias can impact outcomes and pose a risk to individual rights and liberties.

W dziedzinie sztucznej inteligencji istnieje kilka rodzajów stronniczości (uprzedzeń):

  • Stronniczość obliczeniowa to systematyczny błąd lub odchylenie od prawdziwej wartości prognozy, które wynika z założeń modelu lub samych danych (patrz dane wejściowe).
  • Stronniczość poznawcza odnosi się do niedokładnej indywidualnej oceny lub zniekształconego myślenia, podczas gdy stronniczość społeczna prowadzi do systemowych uprzedzeń, faworyzowania i/lub dyskryminacji na korzyść lub przeciwko jednostce lub grupie.

Stronniczość może wpływać na wyniki i stanowić zagrożenie dla praw i wolności jednostki.

 

Bootstrap aggregating / Agregacją metodą bootstrap

 

A machine learning method that aggregates multiple versions of a model (see machine learning model) trained on random subsets of a data set. This method aims to make a model more stable and accurate.

→ Sometimes referred to as bagging

Metoda uczenia maszynowego, która agreguje wiele wersji modelu (zob. model uczenia maszynowego) wytrenowanych na losowych podzbiorach danych. Metoda ta ma na celu uczynienie modelu bardziej stabilnym i dokładnym.

→ Czasami określana jako bagging

 

Chatbot / Czatbot

 

A form of AI designed to simulate human-like conversations and interactions that uses natural language processing to understand and respond to text or other media.

Because chatbots are often used for customer service and other personal help applications, chatbots often ingest users’ personal information.

Forma sztucznej inteligencji zaprojektowana do symulowania rozmów i interakcji podobnych do ludzkich, która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do rozumienia i reagowania na tekst lub inne media.

Ponieważ chatboty są często wykorzystywane do obsługi klienta i innych aplikacji pomocy osobistej, często gromadzą one dane osobowe użytkowników.

 

Classification model (Classifiers) / Model klasyfikacyjny (klasyfikatory)

 

A type of model (see machine learning model) used in machine learning that is designed to take input data and sort it into different categories or classes. Rodzaj modelu (patrz model uczenia maszynowego) wykorzystywany w uczeniu maszynowym, który jest przeznaczony do sortowania na różne kategorie lub klasy danych wejściowych.

 

Clustering (or clustering algorithms) / Klastrowanie (lub algorytmy klastrowania)

 

An unsupervised machine learning method where patterns in the data are identified and evaluated, and data points are grouped accordingly into clusters based on their similarity. Metoda maszynowego uczenia nienadzorowanego, w której wzorce w danych są identyfikowane i oceniane, a próbki danych są odpowiednio grupowane w klastry na podstawie ich podobieństwa.

 

Computer vision / Widzenie komupterowe

 

A field of AI that enables computers to process and analyze images, videos and other visual inputs. Dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom przetwarzanie i analizowanie obrazów, filmów i innych danych wizualnych.

 

Conformity assesment / Ocena zgodności

 

An analysis, often performed by a third-party body, on an AI system to determine whether requirements, such as establishing a risk management system, data governance, record-keeping, transparency and cybersecurity practices have been met Analiza, często przeprowadzana przez organ zewnętrzny, dotycząca systemu sztucznej inteligencji w celu ustalenia, czy spełniono wymagania, takie jak ustanowienie systemu zarządzania ryzykiem, zarządzanie danymi, prowadzenie dokumentacji, przejrzystość i praktyki w zakresie cyberbezpieczeństwa

 

Contestability / Możliwość sprzeciwu

 

The principle of ensuring that AI systems and their decision-making processes can be questioned or challenged. This ability to contest or challenge the outcomes, outputs and/or actions of AI systems can help promote transparency and accountability within AI governance.

Zasada zapewnienia możliwości kwestionowania lub podważania systemów sztucznej inteligencji i ich procesów decyzyjnych. Zdolność do kwestionowania lub podważania wyników, rezultatów i/lub działań systemów AI może pomóc w promowaniu przejrzystości i odpowiedzialności w ramach zarządzania AI.

 

Corpus / Korpus

 

A large collection of texts or data that a computer uses to find patterns, make predictions or generate specific outcomes.

The corpus may include structured or unstructured data and cover a specific topic or a variety of topics.

Duży zbiór tekstów lub danych wykorzystywanych do znajdowania wzorców, tworzenia prognoz lub generowania określonych wyników.

Korpus może zawierać ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane i obejmować określony temat lub różne tematy

 

Decision tree / Drzewo decyzyjne

 

A type of supervised learning model used in machine learning (see also machine learning model) that represents decisions and their potential consequences in a branching structure. Przykład modelu uczenia nadzorowanego (patrz model uczenia maszynowego), który reprezentuje decyzje i ich potencjalne konsekwencje w strukturze rozgałęzionej/drzewiastej.

 

Deep learning / Uczenie głębokie

 

A subfield of AI and machine learning that uses artificial neural networks. Deep learning is especially useful in fields where raw data needs to be processed, like image recognition, natural language processing and speech recognition. Poddziedzina sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe.

Uczenie głębokie jest szczególnie przydatne w dziedzinach, w których konieczne jest przetwarzanie surowych danych, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy.

 

Discriminative model / Model dyskryminatywny

 

A type of model (see also machine learning model) used in machine learning that directly maps input features to class labels and analyzes for patterns that can help distinguish between different classes.

It is often used for text classification tasks, like identifying the language of a piece of text. Examples are traditional neural networks, decision trees and random forest.

Typ modelu (patrz model uczenia maszynowego) wykorzystywany w uczeniu maszynowym, który bezpośrednio mapuje cechy wejściowe na etykiety klas i analizuje wzorce, które mogą pomóc w rozróżnieniu różnych klas.

Jest często używany do zadań klasyfikacji tekstu, takich jak identyfikacja języka fragmentu tekstu. Przykładami są tradycyjne sieci neuronowe, drzewa decyzyjne i lasy losowe.

 

Entropy / Entropia

 

The measure of unpredictability or randomness in a set of data used in machine learning.

A higher entropy signifies greater uncertainty in predicting outcomes.

Miara nieprzewidywalności lub losowości w zestawie danych wykorzystywanych w uczeniu maszynowym.

Wyższa entropia oznacza większą niepewność w przewidywaniu wyników.

 

Expert system / System ekspercki

 

A form of AI that draws inferences from a knowledge base to replicate the decision-making abilities of a human expert within a specific field, like a medical diagnosis. Forma sztucznej inteligencji, która korzysta z reguł i informacji stworzonych przez ekspertów dziedzinowych zapisanych w bazie wiedzy w celu odtworzenia zdolności decyzyjnych ludzkiego eksperta w określonej dziedzinie, takiej jak diagnoza medyczna.

 

Explainability / Wyjaśnialność (XAI)

 

The ability to describe or provide sufficient information about how an AI system generates a specific output or arrives at a decision in a specific context to a predetermined addressee. XAI is important in maintaining transparency and trust in AI.
Zdolność do opisania lub dostarczenia wystarczających informacji o tym, w jaki sposób system sztucznej inteligencji generuje określone dane wyjściowe lub podejmuje decyzję w określonym kontekście dla z góry określonego adresata. XAI jest ważne dla utrzymania przejrzystości i zaufania do sztucznej inteligencji.

 

Exploratory data analysis / Eksploracyjna analiza danych

 

Data discovery process techniques that take place before training a machine learning model in order to gain preliminary insights into a data set, such as identifying patterns, outliers, and anomalies and finding relationships among variables.
Techniki procesu odkrywania danych, które mają miejsce przed uczeniem modelu uczenia maszynowego w celu uzyskania wstępnego wglądu w zestaw danych, takich jak identyfikacja wzorców, wartości odstających i anomalii oraz znajdowanie relacji między zmiennymi.

 

Fairness / Niedyskryminacja

 

An attribute of an AI system that ensures equal and unbiased treatment of individuals or groups in its decisions and actions in a consistent, accurate manner.

It means the AI system’s decisions should not be affected by certain sensitive attributes like race, gender or religion.

Cecha systemu sztucznej inteligencji, która zapewnia równe i bezstronne traktowanie osób lub grup w swoich decyzjach i działaniach w spójny, dokładny sposób.

Oznacza to, że na decyzje systemu sztucznej inteligencji nie powinny mieć wpływu pewne wrażliwe cechy, takie jak rasa, płeć lub religia.

 

Federated learning / Uczenie rozproszone

 

A machine learning method that allows models (see also machine learning model) to be trained on the local data of multiple edge devices or servers.

Only the updates of the local model, not the training data itself, are sent to a central location where they get aggregated into a global model — a process that is iterated until the global model is fully trained.

Metoda uczenia maszynowego, która umożliwia trenowanie modeli (patrz  model uczenia maszynowego) na danych lokalnych wielu urządzeń końcowych lub serwerów.

Tylko aktualizacje modelu lokalnego, a nie same dane szkoleniowe, są wysyłane do centralnej lokalizacji, gdzie są agregowane w model globalny – proces ten jest powtarzany, dopóki model globalny nie zostanie w pełni przeszkolony.

 

Foundation model / Model bazowy

 

A large-scale, pretrained model for AI capabilities, such as language (see also large language model), vision, robotics, reasoning, search or human interaction, that can function as the base for other applications.

The model is trained on extensive and diverse data sets.

Wieloskalowy, wstępnie wytrenowany model dla możliwości sztucznej inteligencji, takich jak język (patrz także duży model językowy), wizja, robotyka, rozumowanie, wyszukiwanie lub interakcja międzyludzka, który może funkcjonować jako baza dla innych aplikacji.

Model jest trenowany na obszernych i zróżnicowanych zestawach danych.

 

Generalization / Uogólnianie

 

The ability of a model (see machine learning model) to understand the underlying patterns and trends in its training data and apply what it has learned to make predictions or decisions about new, unseen data. Zdolność modelu (patrz model uczenia maszynowego) do zrozumienia podstawowych wzorców i trendów w danych szkoleniowych i zastosowania tego, czego się nauczył, do przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących nowych, niewidocznych danych.

 

Generative AI / Generatywna Sztuczna Inteligencja

 

A field of AI that uses machine learning models trained on large data sets to create new content, such as written text, code, images, music, simulations and videos.

These models are capable of generating novel outputs based on input data or user prompts.

Dziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje modele uczenia maszynowego wyszkolone na dużych zbiorach danych do tworzenia nowych treści, takich jak tekst pisany, kod, obrazy, muzyka, symulacje i filmy.

Modele te są w stanie generować nowe wyniki w oparciu o dane wejściowe lub podpowiedzi użytkownika.

 

Greedy algorithms / Zachłanne algorytmy

 

A type of algorithm that makes the optimal choice to achieve an immediate objective at a particular step or decision point, based on the available information and without regard for the longer-term optimal solution. Rodzaj algorytmu, który dokonuje optymalnego wyboru na danym etapie lub w danym punkcie decyzyjnym, w celu osiągnięcia natychmiastowego celu, w oparciu jedynie o dostępne informacje i bez względu na długoterminowe optymalne rozwiązanie.

 

Hallucinations / Halucynacje

 

Instances where a generative AI model creates content that either contradicts the source or creates factually incorrect output under the appearance of fact. Przypadki, w których model generatywny sztucznej inteligencji tworzy treści, które są sprzeczne ze źródłem lub tworzą niepoprawne dane wyjściowe pod pozorem faktów.

 

Inference / Predykcja

 

A type of machine learning process where a trained model (see also machine learning model) is used to make predictions or decisions based on input data. Rodzaj procesu uczenia maszynowego, w którym wyszkolony model (patrz także model uczenia maszynowego) jest wykorzystywany do przewidywania lub podejmowania decyzji na podstawie danych wejściowych.

 

Input data / Dane wejściowe

 

Data provided to or directly acquired by a learning algorithm or model (see machine learning model) for the purpose of producing an output.

It forms the basis upon which the machine learning model will learn, make predictions and/or carry out tasks.

Dane dostarczane lub bezpośrednio pozyskiwane przez algorytm lub model uczący się (zob. model uczenia maszynowego) w celu uzyskania danych wyjściowych.

Stanowią one podstawę, na której model będzie się uczył, tworzył prognozy i/lub wykonywał zadania.

 

Large language model / Duży model językowy (LLM)

 

A form of AI that utilizes deep learning algorithms to create models (see also machine learning model) trained on massive text data sets to analyze and learn patterns and relationships among characters, words and phrases.

There are generally two types of LLMs: generative models that make text predictions based on the probabilities of word sequences learned from its training data (see also generative AI) and discriminative models that make classification predictions based on probabilities of data features and weights learned from its training data (see also discriminative model). The term “large” generally refers to the model’s capacity measured by the number of parameters.

Forma sztucznej inteligencji, która wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia do tworzenia modeli (patrz także model uczenia maszynowego) szkolonych na ogromnych zbiorach danych tekstowych w celu analizowania i uczenia się wzorców i relacji między znakami, słowami i frazami.

Zasadniczo istnieją dwa rodzaje LLM: modele generatywne, które przewidują tekst na podstawie prawdopodobieństw sekwencji słów wyuczonych z danych szkoleniowych (patrz także generatywna sztuczna inteligencja) oraz modele dyskryminatywne, które przewidują klasyfikację na podstawie prawdopodobieństw cech danych i wag wyuczonych z danych szkoleniowych (patrz także model dyskryminacyjny). Termin “duży” ogólnie odnosi się do pojemności modelu mierzonej liczbą parametrów.

 

Machine learning / Uczenie maszynowe (ML)

 

A subfield of AI involving algorithms that enable computer systems to iteratively learn from and then make decisions, inferences or predictions based on data (see input data). These algorithms build a model from training data to perform a specific task on new data without being explicitly programmed to do so.

Machine learning implements various algorithms that learn and improve by experience in a problem-solving process that includes data cleansing, feature selection, training, testing and validation.

Companies and government agencies deploy machine learning algorithms for tasks such as fraud detection, recommender systems, customer inquiries, natural language processing, health care, or transport and logistics.

Poddziedzina sztucznej inteligencji obejmująca algorytmy, które umożliwiają systemom komputerowym iteracyjne uczenie się, a następnie podejmowanie decyzji, wnioskowanie lub przewidywanie na podstawie danych (patrz dane wejściowe). Algorytmy te budują model na podstawie danych szkoleniowych, aby wykonać określone zadanie na nowych danych bez konieczności ich wyraźnego zaprogramowania.

Uczenie maszynowe wdraża różne algorytmy, które uczą się i doskonalą dzięki doświadczeniu w procesie rozwiązywania problemów, który obejmuje czyszczenie danych, wybór funkcji, szkolenie, testowanie i walidację.

Firmy i agencje rządowe wdrażają algorytmy uczenia maszynowego do zadań takich jak wykrywanie oszustw, systemy rekomendacji, zapytania klientów, przetwarzanie języka naturalnego, opieka zdrowotna lub transport i logistyka.

 

Machine learning model / Model uczenia maszynowego

 

A learned representation of underlying patterns and relationships in data, created by applying an AI algorithm to a training data set.

The model can then be used to make predictions or perform tasks on new, unseen data.

Wyuczona reprezentacja podstawowych wzorców i relacji w danych, utworzona przez zastosowanie algorytmu sztucznej inteligencji do zestawu danych szkoleniowych.

Model ten można następnie wykorzystać do prognozowania lub wykonywania zadań na nowych, niewidzianych przez model danych.

 

Multimodal models / Modele wielomodalne

 

A type of model used in machine learning (see machine learning model) that can process more than one type of input or output data, or ‘modality,’ at the same time.

For example, a multi-modal model can take both an image and text caption as input and then produce a unimodal output in the form of a score indicating how well the text caption describes the image. T

hese models are highly versatile and useful in a variety of tasks, like image captioning and speech recognition.

Rodzaj modelu używanego w uczeniu maszynowym (patrz model uczenia maszynowego), który może przetwarzać więcej niż jeden typ danych wejściowych lub wyjściowych, lub “modalność”, w tym samym czasie.

Na przykład model wielomodalny może przyjmować zarówno obraz, jak i opis tekstowy jako dane wejściowe, a następnie generować jednomodalne dane wyjściowe w postaci wyniku wskazującego, jak dobrze tekst opisuje obraz.

Modele te są bardzo wszechstronne i przydatne w różnych zadaniach, takich jak opisywanie obrazów i rozpoznawanie mowy.

 

Natural language processing / Przetwarzanie języka naturalnego

 

A subfield of AI that helps computers understand, interpret and manipulate human language by transforming information into content. It enables machines to read text or spoken language, interpret its meaning, measure sentiment, and determine which parts are important for understanding. Poddziedzina sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom rozumieć, interpretować i manipulować ludzkim językiem poprzez przekształcanie informacji w treść. Umożliwia maszynom czytanie tekstu lub języka mówionego, interpretowanie jego znaczenia, mierzenie wydźwięku i określanie, które części są ważne dla zrozumienia.

 

Neural networks / Sieci neuronowe

 

A type of model (see  machine learning model) used in machine learning that mimics the way neurons in the brain interact with multiple processing layers, including at least one hidden layer.

This layered approach enables neural networks to model complex nonlinear relationships and patterns within data. Artificial neural networks have a range of applications, such as image recognition and medical diagnosis.

Typ modelu (zob. model uczenia maszynowego) wykorzystywany w uczeniu maszynowym, który naśladuje sposób interakcji neuronów w mózgu z wieloma warstwami przetwarzania, w tym co najmniej jedną warstwą ukrytą.

To warstwowe podejście umożliwia sieciom neuronowym modelowanie złożonych nieliniowych relacji i wzorców w danych. Sztuczne sieci neuronowe mają szereg zastosowań, takich jak rozpoznawanie obrazów i diagnostyka medyczna.

 

Overfitting / Przeuczenie

 

A concept in machine learning in which a model (see machine learning model) becomes too specific to the training data and cannot generalize to unseen data, which means it can fail to make accurate predictions on new data sets. Koncepcja w uczeniu maszynowym, w której model (patrz model uczenia maszynowego) staje się zbyt specyficzny dla danych szkoleniowych i nie może uogólniać się na niewidziane dane, co oznacza, że może nie być w stanie dokonywać dokładnych prognoz na nowych zestawach danych.

 

Oversight / Nadzór

 

The process of effectively monitoring and supervising an AI system to minimize risks, ensure regulatory compliance and uphold responsible practices.

Oversight is important for effective AI governance, and mechanisms may include certification processes, conformity assessments and regulatory authorities responsible for enforcement.

Proces skutecznego monitorowania i nadzorowania systemu sztucznej inteligencji w celu zminimalizowania ryzyka, zapewnienia zgodności z przepisami i utrzymania odpowiedzialnych praktyk.

Nadzór jest ważny dla skutecznego zarządzania sztuczną inteligencją, a mechanizmy mogą obejmować procesy certyfikacji, oceny zgodności i organy regulacyjne odpowiedzialne za egzekwowanie przepisów.

 

Post processing / Przetwarzanie końcowe

 

Steps performed after a machine learning model has been run to adjust the output of that model.

This can include adjusting a model’s outputs and/or using a holdout data set – data not used in the training of the model – to create a function that is run on the model’s predictions to improve fairness or meet business requirements.

Kroki wykonywane po uruchomieniu modelu uczenia maszynowego w celu dostosowania danych wyjściowych tego modelu.

Może to obejmować dostosowanie danych wyjściowych modelu i/lub użycie zestawu danych wstrzymanych – danych niewykorzystanych w szkoleniu modelu – w celu utworzenia funkcji, która jest uruchamiana na prognozach modelu w celu poprawy uczciwości lub spełnienia wymagań biznesowych.

 

Preprocessing / Przetwarzanie wstępne

 

Steps taken to prepare data for a machine learning model, which can include cleaning the data, handling missing values, normalization, feature extraction and encoding categorical variables.

Data preprocessing can play a crucial role in improving data quality, mitigating bias, addressing algorithmic fairness concerns, and enhancing the performance and reliability of machine learning algorithms.

Kroki podejmowane w celu przygotowania danych dla modelu uczenia maszynowego, które mogą obejmować czyszczenie danych, obsługę brakujących wartości, normalizację, ekstrakcję cech i kodowanie zmiennych kategorycznych.

Wstępne przetwarzanie danych może odgrywać kluczową rolę w poprawie jakości danych, łagodzeniu stronniczości, rozwiązywaniu problemów związanych z uczciwością algorytmów oraz zwiększaniu wydajności i niezawodności algorytmów uczenia maszynowego.

 

Random forest / Las losowy

 

A supervised machine learning (see  supervised learning) algorithm that builds multiple decision trees and merges them together to get a more accurate and stable prediction. Each decision tree is built with a random subset of the training data (see also bootstrap aggregating), hence the name “random forest.”

Random forests are helpful to use with data sets that are missing values or very complex.

Algorytm nadzorowanego uczenia maszynowego (zob.  uczenie nadzorowane), który buduje wiele drzew decyzyjnych i łączy je ze sobą, aby uzyskać dokładniejszą i stabilniejszą prognozę. Każde drzewo decyzyjne jest budowane z losowego podzbioru danych treningowych (patrz także agregacja bootstrap), stąd nazwa “las losowy”.

Lasy losowe są pomocne w przypadku zestawów danych, w których brakuje wartości lub które są bardzo złożone.

 

Reinforcement learning / Uczenie ze wzmocnieniem

 

A machine learning method that trains a model to optimize its actions within a given environment to achieve a specific goal, guided by feedback mechanisms of rewards and penalties. This training is often conducted through trial-and-error interactions or simulated experiences that do not require external data.

For example, an algorithm can be trained to earn a high score in a video game by having its efforts evaluated and rated according to success toward the goal.

Metoda uczenia maszynowego, która trenuje model w celu optymalizacji jego działań w danym środowisku, aby osiągnąć określony cel, kierując się mechanizmami sprzężenia zwrotnego nagród i kar. Trening ten jest często przeprowadzany metodą prób i błędów lub symulowanych doświadczeń, które nie wymagają zewnętrznych danych.

Przykładowo, algorytm można wytrenować tak, by osiągał wysokie wyniki w grach wideo, oceniając jego wysiłki na podstawie sukcesów w dążeniu do celu.

 

Reliability / Niezawodność

 

An attribute of an AI system that ensures it behaves as expected and performs its intended function consistently and accurately, even with new data that it has not been trained on. Cecha systemu sztucznej inteligencji, który zapewnia, że zachowuje się on zgodnie z oczekiwaniami i wykonuje swoją zamierzoną funkcję konsekwentnie i dokładnie, nawet z nowymi danymi, na których nie został przeszkolony.

 

Robotics / Robotyka

 

A multidisciplinary field that encompasses the design, construction, operation and programming of robots. Robotics allow AI systems and software to interact with the physical world. Multidyscyplinarna dziedzina obejmująca projektowanie, budowę, obsługę i programowanie robotów. Robotyka umożliwia systemom sztucznej inteligencji i oprogramowaniu interakcję ze światem fizycznym.

 

Robustness / Solidność

 

An attribute of an AI system that ensures a resilient system that maintains its functionality and performs accurately in a variety of environments and circumstances, even when faced with changed inputs or an adversarial attack. Atrybut systemu sztucznej inteligencji, który zapewnia odporność systemu, który zachowuje swoją funkcjonalność i działa dokładnie w różnych środowiskach i okolicznościach, nawet w obliczu zmienionych danych wejściowych lub ataku przeciwnika.

 

Safety / Bezpieczeństwo

 

The development of AI systems that are designed to minimize potential harm to individuals, society, property and the environment.

Rozwój systemów sztucznej inteligencji, które są zaprojektowane tak, aby zminimalizować potencjalne szkody dla osób, społeczeństwa, mienia i środowiska.

 

Supervised learning / Uczenie nadzorowane

 

A subset of machine learning where the model (see also machine learning model) is trained on input data with known desired outputs. These two groups of data are sometimes called predictors and targets, or independent and dependent variables, respectively.

This type of learning is useful for training an AI to group data into specific categories or making predictions by understanding the relationship between two variables.

Podzbiór uczenia maszynowego, w którym model (patrz także model uczenia maszynowego) jest trenowany na danych wejściowych ze znanymi pożądanymi wynikami. Te dwie grupy danych są czasami nazywane odpowiednio predyktorami i celami lub zmiennymi niezależnymi i zależnymi.

Ten rodzaj uczenia jest przydatny do szkolenia sztucznej inteligencji w celu grupowania danych w określone kategorie lub dokonywania prognoz poprzez zrozumienie związku między dwiema zmiennymi.

 

Synthetic data / Dane syntetyczne

 

Data generated by a system or model (see  machine learning model) that can mimic and resemble the structure and statistical properties of real data.

It is often used for testing or training machine learning models, particularly in cases where real-world data is limited, unavailable or too sensitive to use.

Dane generowane przez system lub model (zob. model uczenia maszynowego), które mogą naśladować i przypominać strukturę i właściwości statystyczne rzeczywistych danych.

Są one często wykorzystywane do testowania lub szkolenia modeli uczenia maszynowego, szczególnie w przypadkach, gdy dane rzeczywiste są ograniczone, niedostępne lub zbyt wrażliwe, aby je wykorzystać.

 

Testing data / Dane testowe

 

A subset of the data set used to provide an unbiased evaluation of a final model (see machine learning model).

It is used to test the performance of the machine learning model with new data at the very end of the model development process.

Podzbiór zestawu danych wykorzystywany do zapewnienia bezstronnej oceny ostatecznego modelu (patrz model uczenia maszynowego).

Służy do testowania wydajności modelu uczenia maszynowego z nowymi danymi na samym końcu procesu opracowywania modelu.

 

Training data / Dane treningowe

 

A subset of the data set that is used to train a model (see also machine learning model) until it can accurately predict outcomes, find patterns or identify structures within the training data.

Podzbiór zestawu danych, który jest używany do trenowania modelu (patrz także model uczenia maszynowego), dopóki nie będzie on w stanie dokładnie przewidywać wyników, znajdować wzorców lub identyfikować struktur w danych szkoleniowych.

 

Transfer learning model / Transferowy model uczenia

 

A type of model (see also machine learning model) used in machine learning in which an algorithm learns to perform one task, such as recognizing cats, and then uses that learned knowledge as a basis when learning a different but related task, such as recognizing dogs. Rodzaj modelu (zob. także model uczenia maszynowego) stosowany w uczeniu maszynowym, w którym algorytm uczy się wykonywać jedno zadanie, takie jak rozpoznawanie kotów, a następnie wykorzystuje tę wyuczoną wiedzę jako podstawę podczas uczenia się innego, ale powiązanego zadania, takiego jak rozpoznawanie psów.

 

Transparency / Przejrzystość

 

The extent to which information regarding an AI system is made available to stakeholders, including if one is used and an explanation of how it works.

It implies openness, comprehensibility and accountability in the way AI algorithms function and make decisions.

Zakres, w jakim informacje dotyczące systemu sztucznej inteligencji są udostępniane zainteresowanym stronom, w tym informacje o tym, czy jest on używany i wyjaśnienie jego działania.

Oznacza to otwartość, zrozumiałość i odpowiedzialność w sposobie działania i podejmowania decyzji przez algorytmy sztucznej inteligencji.

 

Trustworthy AI / Wiarygodna sztuczna inteligencja

 

In most cases used interchangeably with the terms responsible AI and ethical AI, which all refer to principle-based AI development and governance (see also AI governance), including the principles of security, safety, transparency, explainability, accountability, privacy, nondiscrimination/nonbias, among others.

W większości przypadków używane zamiennie z terminami odpowiedzialna sztuczna inteligencja i etyczna sztuczna inteligencja, które odnoszą się do rozwoju i zarządzania sztuczną inteligencją w oparciu o zasady (patrz także zarządzanie sztuczną inteligencją), w tym między innymi zasady bezpieczeństwa, przejrzystości, wyjaśnialności, odpowiedzialności, prywatności, niedyskryminacji / braku uprzedzeń.

 

Turing test / Test Turinga

 

A test of a machine’s ability to exhibit intelligent behavior equivalent to, or indistinguishable from, that of a human. Alan Turing (1912-1954) originally thought of the test to be an AI’s ability to converse through a written text. Test zdolności maszyny do wykazywania inteligentnego zachowania równoważnego lub nieodróżnialnego od ludzkiego. Alan Turing (1912-1954) pierwotnie uważał, że testem jest zdolność sztucznej inteligencji do konwersacji za pomocą tekstu pisanego.

 

Underfitting / Niedouczenie

 

A concept in machine learning in which a model (see machine learning model) fails to fully capture the complexity of the training data. This may result in poor predictive ability and/or inaccurate outputs.

Factors leading to underfitting may include too few model parameters or epochs, having too high a regularization rate, or using an inappropriate or insufficient set of features in the training data.

Koncepcja w uczeniu maszynowym, w której model (patrz model uczenia maszynowego) nie jest w stanie w pełni uchwycić złożoności danych szkoleniowych. Może to skutkować słabą zdolnością predykcyjną i/lub niedokładnymi wynikami.

Czynniki prowadzące do niedouczenia mogą obejmować zbyt małą liczbę parametrów modelu lub epok, zbyt wysoki współczynnik regularyzacji lub użycie niewłaściwego lub niewystarczającego zestawu funkcji w danych szkoleniowych.

 

Unsupervised learning / Uczenie nienadzorowane

 

A subset of machine learning where the model is trained by looking for patterns in an unclassified data set with minimal human supervision. The AI is provided with preexisting data sets and then analyzes those data sets for patterns.

This type of learning is useful for training an AI for techniques such as clustering data (outlier detection, etc.) and dimensionality reduction (feature learning, principal component analysis, etc.).

Podzbiór uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany poprzez wyszukiwanie wzorców w niesklasyfikowanym zestawie danych przy minimalnym nadzorze człowieka. Sztuczna inteligencja otrzymuje wcześniej istniejące zestawy danych, a następnie analizuje je w poszukiwaniu wzorców.

Ten rodzaj uczenia się jest przydatny do szkolenia sztucznej inteligencji w zakresie technik takich jak grupowanie danych (wykrywanie wartości odstających itp.) i redukcja wymiarowości (uczenie się cech, analiza głównych składowych itp.).

 

Validation data / Dane walidujące

 

A subset of the data set used to assess the performance of the model (see machine learning model) during the training phase.

Validation data is used to fine-tune the parameters of a model and prevent overfitting before the final evaluation using the test data set.

Podzbiór zbioru danych wykorzystywany do oceny wydajności modelu (patrz model uczenia maszynowego) podczas fazy uczenia.

Dane walidujące są wykorzystywane do dostrajania parametrów modelu i zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu przed ostateczną oceną przy użyciu zestawu danych testowych.

 

Variables / Zmienne

 

In the context of machine learning, a variable is a measurable attribute, characteristic or unit that can take on different values. Variables can be numerical/quantitative or categorical/qualitative.

W kontekście uczenia maszynowego zmienna jest mierzalnym atrybutem, cechą lub jednostką, która może przyjmować różne wartości. Zmienne mogą być liczbowe/ilościowe lub kategoryczne/jakościowe.

 

Variance / Wariancja

 

A statistical measure that reflects how far a set of numbers are spread out from their average value in a data set. A high variance indicates that the data points are spread widely around the mean. A low variance indicates the data points are close to the mean. In machine learning, higher variance can lead to overfitting.

The trade-off between variance and bias is a fundamental concept in machine learning. Model complexity tends to reduce bias but increase variance. Decreasing complexity reduces variance but increases bias.

Miara statystyczna, która odzwierciedla, jak daleko zestaw liczb jest rozłożony od ich średniej wartości w zestawie danych. Wysoka wariancja wskazuje, że punkty danych są szeroko rozrzucone wokół średniej. Niska wariancja wskazuje, że punkty danych znajdują się blisko średniej. W uczeniu maszynowym wyższa wariancja może prowadzić do nadmiernego dopasowania.

Kompromis między wariancją a stronniczością jest podstawową koncepcją w uczeniu maszynowym. Złożoność modelu ma tendencję do zmniejszania stronniczości, ale zwiększa wariancję. Zmniejszenie złożoności zmniejsza wariancję, ale zwiększa stronniczość modelu.

 

Powyższe tłumaczenie zweryfikował Maciej Biesek – Data Scientist zajmujący się problematyką przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Pasjonat rozwoju sztucznej inteligencji, mentor i nauczyciel technik programowania i wykorzystywania uczenia maszynowego do rozwiązywania realnych problemów.

Dziękujemy!

Key Terms for AI Governance produced by the International Association of Privacy Professionals originally appeared in the IAPP Resource Center. It is reprinted with permission.

The translation has not been provided by the IAPP and was published on 20/07/2023.

Tylko śmierć i podatki?

Podatki są jednym z głównych czynników wpływających na decyzje biznesowe. Różnice w stawkach podatkowych między poszczególnymi krajami lub regionami mogą mieć znaczący wpływ na opłacalność prowadzenia działalności gospodarczej w danym miejscu.

Przyjrzyjmy się bliżej najważniejszym aspektom podatkowym w analizie finansowej i ekonomicznej oraz jak wpływają one na decyzje biznesowe.

1. Stawki podatkowe

Stawki podatkowe są jednym z kluczowych czynników, które przedsiębiorcy muszą wziąć pod uwagę przy analizie finansowej. Różne kraje i regiony mają różne stawki podatkowe, zarówno dla osób fizycznych, jak i dla osób prawnych. Wyższe stawki podatkowe mogą prowadzić do większych obciążeń podatkowych dla przedsiębiorstw, co może wpływać na ich zysk. Przedsiębiorcy muszą zwrócić uwagę na stawki podatkowe i uwzględnić je w swoich prognozach finansowych oraz przy podejmowaniu decyzji dotyczących lokalizacji i ekspansji biznesu.

Przykład: Planujesz otworzyć nową filię w dwóch różnych krajach. W kraju A stawka podatku dochodowego dla firm wynosi 25%, podczas gdy w kraju B wynosi 35%. Analiza finansowa powinna uwzględnić te różnice, aby ocenić, która lokalizacja będzie bardziej opłacalna dla firmy.

podatki

2. Formy opodatkowania

Wybór odpowiedniej formy opodatkowania ma istotny wpływ na koszty podatkowe przedsiębiorstwa. Przedsiębiorcy mogą działać jako jednoosobowe działalności gospodarcze, spółki osobowe (np. spółka jawna, spółka partnerska) lub spółki kapitałowe (np. spółka z ograniczoną odpowiedzialnością, spółka akcyjna). Każda forma ma swoje własne przepisy dotyczące opodatkowania, które mogą mieć znaczący wpływ na zysk netto firmy.

Przykład: Przedsiębiorstwo rozważa przekształcenie się z jednoosobowej działalności gospodarczej w spółkę z ograniczoną odpowiedzialnością. Analiza ekonomiczna powinna uwzględnić różnicę w kosztach podatkowych między tymi dwoma formami opodatkowania oraz ewentualne korzyści związane z ochroną majątku osobistego właściciela.

3. Ulgi podatkowe

Ulgi podatkowe są formą zachęt dla przedsiębiorców do podejmowania określonych działań gospodarczych. Mogą obejmować ulgi inwestycyjne, ulgi dla przedsiębiorców rozpoczynających działalność, ulgi na badania i rozwój oraz wiele innych. Wykorzystanie ulg podatkowych może znacząco wpłynąć na koszty prowadzenia działalności i opłacalność inwestycji.

Przykład: Planujesz zakup nowego sprzętu w celu zwiększenia wydajności produkcji. Rząd kraju, w którym działasz, oferuje ulgę podatkową na zakup takiego sprzętu. Analiza finansowa powinna uwzględnić wysokość ulgi podatkowej i okres, w którym może być wykorzystana, aby ocenić korzyści finansowe wynikające z tej inwestycji.

Przykładem takiej ulgi w 2022 roku była ulga na robotyzację, polegająca na możliwości dodatkowego odliczenia od podstawy opodatkowania 50% kosztów uzyskania przychodów poniesionych na robotyzację. Ulga miała pomagać firmom w zwiększaniu produktywności i konkurencyjności na rynkach krajowym i międzynarodowym dzięki zastosowaniu robotów przemysłowych w celu usprawnienia produkcji.

4. Koszty podatkowe

Koszty podatkowe stanowią część wydatków przedsiębiorstwa i mogą mieć wpływ na jego wynik finansowy. Wiele krajów wprowadza różnego rodzaju podatki, takie jak podatek VAT, składki na ubezpieczenie społeczne czy podatek od nieruchomości. Przedsiębiorcy muszą uwzględnić te koszty podatkowe przy analizie finansowej i planowaniu budżetu.

Przykład: Przedsiębiorstwo prowadzi sklep detaliczny i jest zobowiązane do płacenia podatku VAT od sprzedaży. W analizie finansowej musi uwzględnić wpływ podatku VAT na marże zysku, aby ocenić, czy strategia cenowa jest opłacalna.

5. Zasady rozliczania podatku dochodowego

Zasady rozliczania podatku dochodowego określają, jak przedsiębiorstwa muszą prowadzić swoje księgi rachunkowe, sporządzać deklaracje podatkowe i płacić podatki. W zależności od jurysdykcji, istnieje wiele przepisów dotyczących rozliczeń podatkowych, które mogą być skomplikowane i czasochłonne. Przedsiębiorcy muszą być świadomi tych zasad i uwzględniać je w planowaniu finansowym oraz przy podejmowaniu decyzji biznesowych.

Przykład: Rozważasz zwiększenie swojej działalności zagranicznej. Musisz zrozumieć zasady rozliczania podatku dochodowego w różnych krajach, w których będzie działać, aby uniknąć problemów związanych z niezgodnościami podatkowymi.

 

Najważniejsze aspekty podatkowe, które wpływają na decyzje biznesowe, to m.in. stawki podatkowe, formy opodatkowania, ulgi podatkowe, koszty podatkowe oraz zasady rozliczania podatku dochodowego. Stawki podatkowe mogą mieć istotny wpływ na opłacalność prowadzenia działalności gospodarczej. Forma opodatkowania, takie jak podatek dochodowy od osób prawnych czy jednoosobowa działalność gospodarcza, może mieć znaczenie dla kosztów podatkowych i związanych z nimi obowiązków administracyjnych. Ulgi podatkowe mogą zachęcać do inwestowania w konkretne sektory lub obszary geograficzne. Koszty podatkowe, takie jak podatek VAT czy składki na ubezpieczenie społeczne, mogą wpływać na dostępne środki finansowe przedsiębiorstwa. Zasady rozliczania podatku dochodowego mogą wpływać na harmonogramy płatności i skomplikowanie procedur podatkowych.

Zrozumienie tych aspektów podatkowych jest kluczowe dla podejmowania świadomych decyzji biznesowych. Może to obejmować optymalizację struktury organizacyjnej firmy, dostosowanie strategii inwestycyjnej, planowanie rozwoju biznesu oraz podejmowanie decyzji dotyczących zatrudnienia.

Analiza ryzyka finansowego

Prowadzenie skutecznej analizy ryzyka finansowego jest niezwykle istotne dla przedsiębiorców, ponieważ pozwala na identyfikację i zarządzanie potencjalnymi zagrożeniami, które mogą wpływać na ich działalność.

Poznaj kilka kluczowych czynników, które możesz wziąć pod uwagę podczas przeprowadzania analizy ryzyka finansowego w swoim biznesie.

1. Rozejrzyj się

Pierwszym krokiem w prowadzeniu analizy ryzyka finansowego jest identyfikacja potencjalnych zagrożeń, które mogą wpływać na działalność przedsiębiorstwa. W zależności od branży i specyfiki działalności, zagrożenia mogą być różne. Na przykład, analiza ryzyka dla przedsiębiorstwa z branży produkcji żywności zagrożeniem może zidentyfikować wzrost cen surowców lub problemy związane z jakością produktów, podczas gdy dla firmy działającej na rynku finansowym zagrożeniem może być zmienność rynku czy ryzyko kredytowe.

Przykład: Firma farmaceutyczna

Firma farmaceutyczna może zidentyfikować zagrożenia związane z wprowadzeniem nowego leku na rynek. Analiza ryzyka może ujawnić m.in.: zmiany w przepisach regulujących branżę farmaceutyczną, konkurencja ze strony innych firm farmaceutycznych, rosnące koszty badań i rozwoju, a także ryzyko skutków ubocznych lub reakcji alergicznych związanych z nowym lekiem.

Macierz ryzyka

2. Stwórz macierz ryzyka

Kolejnym krokiem jest ocena wpływu zagrożeń na działalność przedsiębiorstwa oraz prawdopodobieństwa ich wystąpienia. Wpływ może być mierzony na przykład w postaci strat finansowych, utraty klientów, reputacji czy zmniejszenia efektywności operacyjnej.

Prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożeń można ocenić na podstawie analizy historycznych danych, trendów rynkowych, badań branżowych oraz oceny ekspertów.

Przykład: Restauracja

W przypadku restauracji możliwymi zagrożeniami mogą być zmiany preferencji klientów, rosnące koszty surowców, ryzyko wystąpienia epidemii lub innych zdarzeń losowych, które mogą wpływać na ilość klientów. Wpływ tych zagrożeń może przejawiać się w spadku obrotów, konieczności zmiany menu lub strategii marketingowej, a także konieczności wprowadzenia dodatkowych środków bezpieczeństwa i higieny.

3. Nie wszystkie jajka do jednego koszyka

Dywersyfikacja portfela to strategia polegająca na inwestowaniu w różne aktywa lub branże w celu zmniejszenia ryzyka. Przedsiębiorstwo może zastosować tę strategię, aby zrównoważyć ewentualne straty związane z wystąpieniem jednego konkretnego zagrożenia. Przykładowo, firma działająca w branży finansowej może zdecydować się na inwestycje zarówno w akcje, obligacje, jak i nieruchomości, aby zminimalizować ryzyko związane z wystąpieniem jednego rodzaju ryzyka.

Strategie zarządzania ryzykiem finansowym oparte są na pojęciach z macierzy ryzyka finansowego, które obejmują ocenę wpływu zagrożeń i prawdopodobieństwa ich wystąpienia.

Co mamy do dyspozycji?

1. Przenoszenie ryzyka (transfer)

Przenoszenie ryzyka polega na przeniesieniu odpowiedzialności za ryzyko na inną stronę. Może to odbywać się poprzez sprzedaż lub objęcie ubezpieczeniem. Przyjęcie tej strategii ma na celu ograniczenie skutków negatywnych związanych z ryzykiem finansowym poprzez przeniesienie ich na inną podmiot lub instytucję.

Przykład: Firma produkująca towary może przenieść ryzyko związane z uszkodzeniem lub kradzieżą towarów poprzez zakup ubezpieczenia mienia. W przypadku wystąpienia szkody, firma może zgłosić roszczenie do ubezpieczyciela, który pokryje część lub całość strat finansowych związanych z tym zdarzeniem.

2. Unikanie ryzyka

Unikanie ryzyka to strategia polegająca na eliminacji lub unikaniu działań lub sytuacji, które mogą prowadzić do wystąpienia ryzyka finansowego. Oznacza to, że przedsiębiorstwo podejmuje działania w celu uniknięcia ryzyka lub ograniczenia ekspozycji na nie.

Przykład: Firma może zdecydować się nie inwestować w określoną branżę lub rynki zagraniczne, które są uważane za zbyt ryzykowne. W ten sposób unika się potencjalnych zagrożeń związanych z niekorzystnymi zmianami w tych sektorach.

3. Przyjęcie ryzyka

Przyjęcie ryzyka oznacza akceptację wystąpienia ryzyka finansowego i podejmowanie działań w celu zarządzania nim. Ta strategia jest stosowana, gdy korzyści z przyjęcia ryzyka przeważają nad potencjalnymi stratami.

Przykład: Firma inwestycyjna może zdecydować się na zakup akcji spółki, która prowadzi innowacyjne badania i rozwój. Istnieje ryzyko, że badania nie powiodą się i inwestycja okaże się nieopłacalna. Jednak firma może przyjąć ryzyko, licząc na znaczący wzrost wartości akcji, jeśli badania odniosą sukces.

W praktyce strategie zarządzania ryzykiem finansowym mogą być również łączone i dostosowywane do konkretnych potrzeb i okoliczności przedsiębiorstwa. Ważne jest, aby przeprowadzić szczegółową analizę ryzyka, uwzględniającą pocięcia z macierzy ryzyka, aby móc podjąć odpowiednie decyzje i skutecznie zarządzać ryzykiem finansowym w przedsiębiorstwie.

Przykład: Fundusz inwestycyjny

Fundusz inwestycyjny może zdywersyfikować swoje inwestycje, inwestując w różne branże i sektory gospodarki. Dzięki temu, jeśli wystąpią problemy w jednej branży, fundusz będzie miał inne inwestycje, które mogą zrekompensować ewentualne straty. Na przykład, jeśli fundusz inwestycyjny posiada akcje w branży technologicznej, farmaceutycznej i energetycznej, to spadek wartości akcji w jednej z tych branż może być częściowo zrekompensowany wzrostem w innych branżach.

4. Analiza ryzyka oparta na historii

Analiza historycznych danych finansowych może dostarczyć cennych informacji na temat zmienności rynkowej, trendów oraz występowania wcześniejszych zagrożeń. Przedsiębiorstwo może korzystać z tych danych, aby przewidzieć ewentualne scenariusze ryzyka i dostosować swoje strategie i działania.

Przykład: Bank

Bank może przeprowadzić analizę historycznych danych finansowych, aby ocenić ryzyko kredytowe związane z udzielaniem pożyczek. Na podstawie danych dotyczących spłacalności pożyczek w przeszłości, bank może ustalić swoje kryteria kredytowe i stopień ryzyka, z jakim jest gotów podjąć działania kredytowe.

5. A jak to robią inni?

W prowadzeniu skutecznej analizy ryzyka finansowego warto skorzystać z odpowiednich narzędzi i metodyk, które mogą ułatwić ocenę ryzyka i podjęcie świadomych decyzji. Przykłady takich narzędzi to Value at Risk (VaR), stres testing czy scenariusze czarnego łabędzia. Narzędzia te umożliwiają przeprowadzenie symulacji różnych scenariuszy ryzyka i ocenę potencjalnych strat.

Przykład: Firma ubezpieczeniowa

Firma ubezpieczeniowa może stosować różne narzędzia i metodyki, takie jak stres testing, aby ocenić ryzyko związane z wypłatą odszkodowań z polis ubezpieczeniowych w przypadku wystąpienia dużych szkód lub katastrof. Przez przeprowadzenie symulacji różnych scenariuszy, firma może ocenić swoją zdolność do wypłacenia odszkodowań i zidentyfikować obszary, w których potrzebuje refakturować ryzyko.

 

Analiza ryzyka jest kluczowa dla przedsiębiorców, ponieważ pozwala na identyfikację, ocenę i zarządzanie potencjalnymi zagrożeniami.

Przy prowadzeniu skutecznej analizy ryzyka finansowego warto wziąć pod uwagę kilka kluczowych czynników. Ważne jest identyfikowanie potencjalnych zagrożeń, ocena ich wpływu na działalność oraz prawdopodobieństwa wystąpienia. Należy uwzględnić także dywersyfikację portfela, analizę historycznych danych finansowych oraz monitorowanie zmian na rynku. Wskazane jest również stosowanie odpowiednich narzędzi i metodyk, takich jak Value at Risk (VaR), stres testing czy scenariusze czarnego łabędzia. Wnioski z analizy ryzyka powinny być wykorzystane do podejmowania świadomych decyzji inwestycyjnych i zarządzania ryzykiem.

Co się komu opłaca?

Ocena opłacalności inwestycji i projektów jest niezwykle istotnym procesem dla każdego przedsiębiorstwa czy indywidulanego inwestora. Decyzje inwestycyjne mają kluczowe znaczenie dla rozwoju firmy oraz mogą mieć wpływ na jej długoterminową rentowność.

W tym artykule przyjrzymy się różnym aspektom oceny opłacalności inwestycji, w tym inwestycjom w nowoczesne technologie, oraz omówimy zagadnienia związane z cyklem inwestycyjnym.

 

ocena opłacalności

ROI to po francusku „król”. I coś w tym jest.

Jednym z najważniejszych wskaźników używanych do oceny opłacalności inwestycji jest zwrot z inwestycji (ROI). Jest to procentowy stosunek zysków netto do zainwestowanego kapitału. Im wyższy zwrot z inwestycji, tym bardziej opłacalna jest inwestycja. Przykładowo, jeśli inwestor zainwestował 100 000 złotych i otrzymał z tego inwestycji zysk netto w wysokości 20 000 złotych, to ROI wynosiłby 20%.

NPR czyli jak to będzie naprawdę

Wskaźnik rentowności netto (NPR) to kolejny ważny wskaźnik, który uwzględnia nie tylko zyski, ale także koszty operacyjne. NPR oblicza się jako stosunek zysków netto do przychodów operacyjnych. Jeśli NPR wynosi na przykład 10%, oznacza to, że 10% przychodów operacyjnych zostaje jako zysk netto po odjęciu wszystkich kosztów.

Ale kiedy?

Okres zwrotu z inwestycji to czas, jaki jest potrzebny, aby zainwestowany kapitał został zwrócony w postaci zysków. Ten wskaźnik pozwala ocenić, jak szybko inwestycja zacznie generować zyski. Im krótszy okres zwrotu z inwestycji, tym bardziej opłacalna jest inwestycja. Przykładowo, jeśli inwestycja kosztuje 200 000 złotych i generuje roczne zyski netto w wysokości 50 000 złotych, to okres zwrotu z inwestycji wynosiłby 4 lata.

Czy skórka jest warta wyprawki?

Wewnętrzna stopa zwrotu (IRR) jest innym istotnym wskaźnikiem oceny opłacalności inwestycji. Oznacza ona stopę procentową, przy której wartość bieżąca przepływów pieniężnych z inwestycji jest równa zeru. Wewnętrzna stopa zwrotu mierzy stopę zwrotu, którą inwestycja generuje wewnętrznie. Im wyższa jest wewnętrzna stopa zwrotu, tym bardziej opłacalna jest inwestycja.

 

Warto jednak pamiętać, że analiza finansowa nie jest jedynym aspektem, który należy uwzględnić przy ocenie opłacalności inwestycji. Istnieje wiele innych czynników, które mogą mieć wpływ na decyzję inwestycyjną. W przypadku inwestycji w nowoczesne technologie, należy wziąć pod uwagę nie tylko aspekty finansowe, ale także innowacyjność, konkurencyjność na rynku oraz potencjalne korzyści strategiczne.

Przykładem inwestycji w nowoczesne technologie może być wprowadzenie w firmie systemu automatyzacji produkcji. Wprowadzenie nowoczesnych robotów i technologii automatyzacji może znacznie zwiększyć wydajność produkcji oraz zmniejszyć koszty operacyjne. Jednakże koszty początkowe takiego projektu mogą być znaczne, z uwagi na zakup urządzeń oraz szkolenie personelu. W takim przypadku ocena opłacalności inwestycji wymaga uwzględnienia zarówno kosztów inwestycji, jak i potencjalnych oszczędności i zysków związanych z automatyzacją.

Innym interesującym przykładem inwestycji może być rozwój farmy wiatrowej w celu generowania energii odnawialnej. Inwestycja ta może przynieść zarówno korzyści finansowe, jak i korzyści środowiskowe poprzez redukcję emisji CO2. Jednakże, oprócz analizy finansowej, należy również uwzględnić aspekty związane z lokalizacją farmy wiatrowej, takie jak dostępność wiatru, przepisy regulujące energetykę odnawialną oraz potencjalne konflikty z lokalną społecznością. Czyli analizę ekonomiczną.

 

Hi tech ma trochę inaczej

Ocena opłacalności inwestycji w obszarze high-tech jest szczególnie ważna, ponieważ branża ta charakteryzuje się szybkimi zmianami, wysokim ryzykiem innowacyjnym i specyficznymi czynnikami wpływającymi na sukces projektu. W takim kontekście warto zastosować odpowiednie miary opłacalności, które uwzględniają specyfikę dziedziny high-tech. Zobaczmy kilka istotnych wskaźników opłacalności inwestycji w obszarze high-tech oraz przedstawimy przykłady inwestycji w cyberbezpieczeństwo, które stanowią ważną część tej dziedziny.

Vive le ROI

Ponownie kluczową miarą opłacalności inwestycji w obszarze high-tech jest wskaźnik zwrotu z inwestycji (ROI). Dzięki ROI możliwe jest oszacowanie stopnia opłacalności projektu poprzez porównanie zysków z inwestycji do jej kosztów. W przypadku inwestycji w cyberbezpieczeństwo, przykładowo, można obliczyć ROI na podstawie kosztów wdrożenia systemu ochrony danych oraz szacowanych oszczędności związanych z redukcją ryzyka cyberataków.

Czas zwrotu z inwestycji high-tech jest podstępnym wskaźnikiem. Tempo rozwoju technologicznego jest bardzo szybkie, krótki czas zwrotu z inwestycji może być kluczowy dla utrzymania konkurencyjności. Przykładowo, jeśli firma inwestuje w rozwój nowego systemu zapewniającego bezpieczeństwo sieci przed atakami hakerskimi, krótki czas zwrotu z inwestycji może świadczyć o skuteczności tego rozwiązania i przyspieszać proces adaptacji w sektorze high-tech. Zatem nawet jeżeli wyjdzie Ci z obliczeń, że czas zwrotu z inwestycji jest stosunkowo krótki (np. 2 lata) to zastanów się jeszcze jaki jest cykl życia twojego produktu. Czy za 2 lata ktoś jeszcze w ogóle będzie nim zainteresowany? Albo ile dodatkowo będziesz musiał w niego zainwestować, żeby rozwój Twojego produktu nadążył za rozwojem rynku i technologii i ten nakład trzeba doliczyć do kosztów poniesionych w okresie zwrotu z inwestycji.

Inne wskaźniki dla tech startupów

Wskaźnikiem opłacalności, często stosowanym w dziedzinie high-tech szczególnie przez startupy nastawione na opracowanie i sprzedaż technologii (często „opakowanej w firmę”), jest wskaźnik przyrostu wartości dla inwestorów (IVI – Investor Value Increment).

IVI bierze pod uwagę nie tylko finansowe aspekty inwestycji, ale również wzrost wartości dla inwestorów, związaną z wprowadzeniem nowych technologii czy innowacyjnych rozwiązań. Przykładem inwestycji w cyberbezpieczeństwo mogą być nowoczesne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, które poprawiają wykrywanie i zapobieganie atakom. Tego rodzaju inwestycje mogą przyczynić się do wzrostu wartości firmy na rynku oraz zdobycia przewagi konkurencyjnej.

Rozważając inwestycje w obszarze cyberbezpieczeństwa, warto zwrócić uwagę na przykłady konkretnych projektów, które ilustrują różne aspekty oceny opłacalności.

Pierwszym przykładem jest inwestycja w rozwój zaawansowanego systemu detekcji i reakcji na cyberatak. Taki system może wymagać znacznych nakładów finansowych na zakup specjalistycznego sprzętu, wdrożenie oprogramowania oraz przeszkolenie personelu. Jednakże, dzięki temu, firma może znacznie zmniejszyć ryzyko wystąpienia ataku hakerskiego, co przekłada się na uniknięcie strat finansowych, utratę wizerunku czy koszty związane z odzyskiwaniem danych. Wskaźnik ROI dla takiego projektu może być mierzalny poprzez porównanie kosztów inwestycji z oszczędnościami związanymi z uniknięciem strat spowodowanych cyberatakami.

Kolejnym przykładem jest inwestycja w szkolenie pracowników w zakresie cyberbezpieczeństwa. W dziedzinie high-tech, gdzie zagrożenia związane z cyberatakami są powszechne, odpowiednie szkolenie personelu może odegrać kluczową rolę w zapewnieniu ochrony przed atakami. Przez zwiększenie świadomości pracowników na temat zagrożeń i odpowiednich procedur bezpieczeństwa, firma może zmniejszyć ryzyko ataków i związane z nimi koszty. Wartość inwestycji może być oceniana poprzez wskaźniki takie jak zmniejszenie liczby incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem czy skrócenie czasu reakcji na potencjalne zagrożenia.

Innym interesującym przykładem inwestycji w cyberbezpieczeństwo może być rozwój innowacyjnych rozwiązań w zakresie uwierzytelniania biometrycznego. Wykorzystanie unikalnych cech biometrycznych, takich jak odciski palców, rozpoznawanie twarzy czy skanowanie siatkówki, może znacznie zwiększyć bezpieczeństwo systemów informatycznych. Jednak koszty związane z wdrożeniem takiej technologii mogą być znaczne. W tym przypadku ocena opłacalności może obejmować analizę potencjalnych korzyści, takich jak zwiększenie bezpieczeństwa danych, redukcja kosztów związanych z hasłami i kartami dostępowymi czy poprawa wygody dla użytkowników.

 

Czyli co się w końcu opłaca?

Ocena opłacalności inwestycji i projektów jest niezwykle ważnym procesem, który wymaga uwzględnienia zarówno aspektów finansowych, jak i innych czynników. Analiza finansowa, przy użyciu wskaźników takich jak ROI, NPR, okres zwrotu z inwestycji i IRR, dostarcza istotnych informacji na temat opłacalności inwestycji. Jednak decyzje inwestycyjne powinny być podejmowane na podstawie kompleksowej oceny, która uwzględnia również ryzyko, strategię zarządzania, aspekty innowacyjne oraz otoczenie rynkowe. Czyli sama analiza finansowa nie wystarczy – konieczna jest też analiza ekonomiczna!

Ocena opłacalności inwestycji w obszarze high-tech, w tym inwestycji w cyberbezpieczeństwo, wymaga zastosowania odpowiednich miar uwzględniających specyfikę tej dziedziny. Wskaźniki takie jak ROI, czas zwrotu z inwestycji czy wskaźnik przyrostu wartości dla inwestorów (IVI) mogą być wykorzystane do oceny efektywności projektów jedynie uzupełniająco a nigdy jako samodzielna podstawa decyzji. Przykłady inwestycji w high-tech, np. w cyberbezpieczeństwo (rozwój zaawansowanych systemów detekcji, szkolenie pracowników czy wprowadzenie technologii biometrycznych) ilustrują różnorodność projektów w tej dziedzinie oraz potrzebę uwzględnienia zarówno aspektów finansowych, jak i innych czynników wpływających na sukces inwestycji w obszarze high-tech.

Menadżerze, zrozum swojego księgowego!

Księgowość jest nieodłącznym elementem prowadzenia działalności gospodarczej. Bez właściwej księgowej dokumentacji finansowej trudno jest zrozumieć bieżącą sytuację finansową firmy, podejmować skuteczne decyzje biznesowe i planować przyszłość.

Dlatego podstawowe zasady księgowości są niezwykle istotne dla zarządzających niefinansistów, którzy niekoniecznie posiadają specjalistyczną wiedzę z zakresu finansów.

Aleksandra Tarasek zdjęcie

Pierwszą zasadą, która powinna być przestrzegana we wszelkich działaniach księgowych, jest zasada rzetelności. Oznacza to, że informacje finansowe powinny być prawdziwe, dokładne i kompleksowe.

Zarządzający niefinansistów powinni zdawać sobie sprawę z konsekwencji nierzetelnego przedstawiania danych finansowych. Prowadzenie nieuczciwej księgowości może prowadzić do sankcji prawnych, utraty zaufania klientów oraz zniszczenia reputacji firmy.

Drugą ważną zasadą jest zgodność z prawem.

Oznacza to, że wszelkie operacje finansowe i dokumentacja muszą być zgodne z obowiązującymi przepisami prawnymi i standardami rachunkowości. Zarządzający niefinansistów powinni być świadomi, że nieprzestrzeganie tych przepisów może prowadzić do konsekwencji prawnych, w tym kar finansowych, sankcji administracyjnych i odpowiedzialności karno-skarbowej.

Trzecią zasadą jest zasada kontynuacji działalności.

Polega ona na uwzględnieniu w księgach rachunkowych, czy firma będzie funkcjonować w długim okresie czasu. Przykładowo, jeśli firma planuje zamknięcie działalności w najbliższym czasie, musi uwzględnić koszty likwidacji, rezygnacji z pracowników i innych związanych z tym zdarzeń. Dla zarządzających niefinansistów jest to istotne, ponieważ decyzje dotyczące kontynuacji lub likwidacji działalności mają poważne konsekwencje finansowe i biznesowe.

Czwartą zasadą jest zasada ostrożności.

Oznacza ona uwzględnienie potencjalnych strat i ryzyk w księgach rachunkowych. Przykładem może być rezerwa na zobowiązania. Jeśli firma spodziewa się, że w przyszłości będzie musiała wypłacić odszkodowanie lub uregulować jakieś zobowiązanie, powinna uwzględnić te informacje w swoich finansowych raportach. Dla zarządzających niefinansistów jest to ważne, ponieważ pomaga to w ocenie rzeczywistego stanu finansowego firmy i podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

Piątą zasadą jest określanie ceny nabycia i kosztu wytworzenia.

Dotyczy to wartości aktywów i wydatków związanych z produkcją lub świadczeniem usług. Na przykład, firma produkcyjna musi uwzględnić koszt zakupu surowców i materiałów, a także koszt wynagrodzeń pracowników. Zarządzający niefinansistów powinni zrozumieć te zasady, aby dokładnie monitorować i analizować koszty związane z działalnością firmy.

Szósta zasada, czyli zasada indywidualizacji, polega na rozróżnianiu poszczególnych składników majątku i zobowiązań.

W praktyce oznacza to, że każdy aktyw i zobowiązanie powinny być dokładnie zidentyfikowane i opisane w księgach rachunkowych. Dla zarządzających niefinansistów jest to ważne, ponieważ pozwala to na precyzyjne monitorowanie i zarządzanie majątkiem i zobowiązaniami firmy.

Ostatnia zasada, czyli zasada długookresowego finansowania, dotyczy podziału aktywów i pasywów na krótkoterminowe i długoterminowe.

Przykładem mogą być kredyty bankowe. Jeśli firma posiada kredyt, który ma być spłacony w ciągu roku, jest to klasyfikowane jako zobowiązanie krótkoterminowe. Jeśli kredyt ma być spłacony w ciągu kilku lat, jest to klasyfikowane jako zobowiązanie długoterminowe. Zarządzający niefinansistów powinni zrozumieć tę zasadę, ponieważ ma ona wpływ na ocenę stabilności finansowej firmy i zdolności do spłaty zobowiązań.

Przestrzeganie podstawowych zasad księgowości ma istotne konsekwencje dla zarządzających niefinansistów. Pozwala im na lepsze zrozumienie finansów firmy, umożliwia podejmowanie lepszych decyzji biznesowych, zapewnia zgodność z przepisami prawnymi i minimalizuje ryzyko popełnienia błędów księgowych.

Przyjrzyjmy się teraz przykładom z różnych dziedzin gospodarki, które ilustrują te zasady.

Zajrzyj w garnki

Pierwszym przykładem może być restauracja. Zarządzający niefinansistów prowadzący restaurację powinni przestrzegać zasady rzetelności, rejestrując dokładnie wszystkie transakcje finansowe, takie jak zakup produktów spożywczych, wynagrodzenia pracowników, opłaty za usługi publiczne itp. Ważne jest również przestrzeganie zasady zgodności z prawem, aby spełniać wymogi podatkowe i regulacje dotyczące bezpieczeństwa żywności.

Aleksandra Tarasek zdjęcie

Zasada kontynuacji działalności jest szczególnie istotna dla restauracji, ponieważ mogą one być narażone na sezonowe wahania w popycie. W okresie letnim, restauracje przy plaży mogą cieszyć się dużym zainteresowaniem i wysokimi przychodami, ale w okresie zimowym, gdy turystów jest mniej, może być trudniej utrzymać rentowność. Zarządzający niefinansistów powinni uwzględnić te różnice w swoich planach finansowych i podejmować odpowiednie działania, aby zarządzać sezonowością działalności.

Zasada ostrożności jest również ważna dla restauracji. Przykładowo, jeśli restauracja ma wątpliwości co do jakości surowców od jednego ze swoich dostawców, powinna uwzględnić ryzyko w kontekście księgowości. Może to oznaczać rezerwowanie dodatkowych środków finansowych na wypadek konieczności zakupu nowych surowców od innego dostawcy. Zarządzający niefinansistów muszą uwzględnić takie czynniki ryzyka, aby uniknąć nieprzyjemnych niespodzianek finansowych.

Kolejnym przykładem jest firma produkcyjna. W tym przypadku zarządzający niefinansistów powinni przestrzegać zasady określania ceny nabycia i kosztu wytworzenia. Muszą uwzględnić koszty zakupu surowców, opłaty za prąd, wynagrodzenia pracowników i inne koszty związane z produkcją. Niewłaściwe uwzględnienie tych kosztów może prowadzić do błędnej oceny rentowności produktów i podejmowania nieopłacalnych decyzji biznesowych.

Zasada indywidualizacji jest również istotna dla firmy produkcyjnej. Zarządzający niefinansistów muszą dokładnie monitorować i zarządzać swoimi aktywami, takimi jak maszyny, urządzenia, zapasy i środki trwałe. Na przykład, jeśli maszyna ulegnie awarii, konieczne może być rozróżnienie kosztów naprawy od kosztów zakupu nowej maszyny. Takie rozróżnienie pozwala na dokładniejsze monitorowanie kosztów i podejmowanie bardziej racjonalnych decyzji inwestycyjnych.

Zasada długookresowego finansowania jest istotna również dla firmy produkcyjnej. Zarządzający niefinansistów muszą monitorować swoje zobowiązania krótko- i długoterminowe, takie jak kredyty bankowe, zobowiązania względem dostawców i zobowiązania wynikające z umów leasingowych. Nieprawidłowe zarządzanie tymi zobowiązaniami może prowadzić do braku płynności finansowej i trudności w spłacie zobowiązań.

Ostatnim przykładem jest firma usługowa, na przykład agencja reklamowa. Zarządzający niefinansistów prowadzący taką firmę muszą przestrzegać zasady rzetelności, rejestrując dokładnie przychody i koszty związane z prowadzoną działalnością. Ważne jest również przestrzeganie zasady zgodności z prawem, aby spełniać obowiązki podatkowe i inne regulacje dotyczące prowadzenia działalności.

Zasada kontynuacji działalności może być również ważna dla agencji reklamowej. Na przykład, jeśli agencja reklamowa ma umowy z kilkoma kluczowymi klientami, zarządzający niefinansistów muszą uwzględnić ryzyko utraty tych klientów i konieczność znalezienia nowych klientów. Może to wymagać odpowiedniej rezerwy finansowej na wypadek spadku przychodów. Przestrzeganie tej zasady pozwala na lepsze planowanie finansowe i zarządzanie ryzykiem.

Zasada ostrożności ma również znaczenie dla agencji reklamowej. Na przykład, jeśli agencja reklamowa otrzymuje zaliczki od klientów przed rozpoczęciem realizacji projektów, powinna uwzględnić ryzyko niewykonania tych projektów przez klientów. Niewłaściwe uwzględnienie tego ryzyka może prowadzić do błędnej oceny rentowności projektów i podejmowania nieopłacalnych decyzji biznesowych.

Podsumowując, podstawowe zasady księgowości mają istotne konsekwencje dla zarządzających niefinansistów. Przestrzeganie tych zasad pozwala na lepsze zrozumienie finansów firmy, umożliwia podejmowanie lepszych decyzji biznesowych, zapewnia zgodność z przepisami prawnymi i minimalizuje ryzyko popełnienia błędów księgowych.

Przykłady z różnych dziedzin gospodarki, takie jak restauracja, firma produkcyjna i agencja reklamowa, ilustrują, jak te zasady mają zastosowanie w praktyce. Dlatego zarządzający niefinansistów powinni zdobyć wiedzę na temat podstawowych zasad księgowości i stosować je w swojej codziennej działalności biznesowej.

Jak rozumieć cash flow?

Cash flow, czyli przepływ pieniężny, jest jednym z najważniejszych wskaźników finansowych, które pozwalają ocenić zdolność firmy do generowania płynności finansowej.

Poznanie istoty cash flow i zrozumienie jego wpływu na działalność przedsiębiorstwa jest kluczowe dla właścicieli firm, menedżerów, a także dla inwestorów. W tym artykule zgłębimy temat cash flow, wyjaśniając, jak funkcjonuje i jakie są jego różne aspekty.

Składniki cash flow

Cash flow składa się z trzech głównych składników: wpływów i wypływów gotówki z działalności operacyjnej, inwestycyjnej i finansowej.

Działalność operacyjna

Działalność operacyjna dotyczy głównych działań biznesowych firmy, takich jak sprzedaż produktów czy usług, zakupy materiałów, koszty wynagrodzeń pracowników itp. Wpływy gotówki z tej działalności obejmują wpływy z tytułu sprzedaży, otrzymane należności, a także inne źródła pieniędzy związane bezpośrednio z prowadzeniem podstawowej działalności firmy. Z kolei wypływy gotówki z działalności operacyjnej to wydatki związane z zakupami, kosztami operacyjnymi, wynagrodzeniami itp.

Działalność inwestycyjna

Działalność inwestycyjna dotyczy inwestycji w długoterminowe aktywa, takie jak zakup nieruchomości, maszyn, udziałów w innych firmach itp. Wpływy gotówki z działalności inwestycyjnej wynikają z zbycia lub dywidendy z inwestycji, podczas gdy wypływy gotówki z tej działalności obejmują wydatki związane z zakupem nowych aktywów.

Działalność finansowa

Działalność finansowa dotyczy źródeł finansowania firmy, takich jak emisja akcji, pożyczki bankowe, spłata długu, wypłata dywidendy itp. Wpływy gotówki z tej działalności obejmują przychody z nowych źródeł finansowania, podczas gdy wypływy gotówki to spłaty zobowiązań finansowych, wypłaty dywidendy itp.

dialog liderów

Cash flow odgrywa kluczową rolę w funkcjonowaniu każdej firmy. Pozytywny cash flow oznacza, że firma ma więcej wpływów gotówki niż wypływów, co daje jej możliwość spłacania zobowiązań, inwestowania w rozwój i dalsze inwestycje. Z drugiej strony, negatywny cash flow może prowadzić do trudności finansowych, braku płynności i problemów z utrzymaniem działalności.

Planowanie i zarządzanie finansami

Zrozumienie cash flow pomaga firmom w planowaniu i zarządzaniu swoimi finansami. Monitorowanie wpływów i wypływów gotówki umożliwia prognozowanie przyszłych potrzeb finansowych i podejmowanie odpowiednich działań, takich jak zaciąganie kredytów, inwestycje czy zmiana strategii biznesowej.

Płynność finansowa

Cash flow jest ściśle związany z płynnością finansową przedsiębiorstwa. Pozytywny cash flow oznacza, że firma może spłacać bieżące zobowiązania, takie jak dostawcy, wynagrodzenia pracowników, podatki itp. Płynność finansowa jest kluczowa dla utrzymania stabilności operacyjnej i długoterminowego rozwoju firmy.

Inwestycje i rozwój

Dobre zarządzanie cash flow umożliwia firmom inwestowanie w rozwój i długoterminowe projekty. Pozytywny cash flow daje możliwość zakupu nowych maszyn, technologii, ekspansji na nowe rynki, badania i rozwój produktów itp. Inwestycje te przyczyniają się do wzrostu konkurencyjności i rentowności firmy.

Przykłady z różnych dziedzin gospodarki

Handel

Wpływ cash flow na działalność firmy w branży handlowej może być szczególnie istotny. Jeśli firma ma negatywny cash flow, może mieć trudności w regulowaniu płatności dostawcom, zakupie nowego towaru itp. Z drugiej strony, pozytywny cash flow pozwala na skuteczne zarządzanie płatnościami, zakup nowego asortymentu, promocje, marketing i rozwój sieci sprzedaży.

Produkcja

W branży produkcyjnej, gdzie inwestycje w maszyny i wyposażenie są kluczowe, cash flow ma znaczący wpływ na rozwój firmy. Pozytywny cash flow umożliwia zakup nowych linii produkcyjnych, modernizację istniejących maszyn, inwestycje w badania i rozwój, a także zatrudnienie wyspecjalizowanej kadry.

Usługi

W branży usługowej cash flow odgrywa ważną rolę w płaceniu wynagrodzeń pracownikom, finansowaniu projektów, marketingu i rozwijaniu oferty usług. Pozytywny cash flow daje możliwość angażowania się w nowe projekty, inwestowanie w rozwój umiejętności pracowników oraz tworzenie strategicznych partnerstw.

IT

W sektorze IT, gdzie inwestycje w technologię i rozwój produktów są niezbędne, cash flow wpływa na zdolność firmy do sprostania rosnącym potrzebom rynku. Pozytywny cash flow umożliwia inwestowanie w nowe technologie, szkolenia pracowników, badania nad innowacjami i rozwijanie konkurencyjnej przewagi.

 

Cash flow jest kluczowym wskaźnikiem finansowym, który pozwala firmom zrozumieć i zarządzać swoimi środkami pieniężnymi. Monitorowanie wpływów i wypływów gotówki z różnych dziedzin działalności operacyjnej, inwestycyjnej i finansowej jest niezwykle istotne dla utrzymania płynności finansowej, stabilności operacyjnej i długoterminowego rozwoju firmy. Przykłady z różnych branż pokazują, jak cash flow wpływa na decyzje biznesowe, inwestycje i konkurencyjność przedsiębiorstwa. Zrozumienie istoty cash flow pozwala firmom podejmować lepsze decyzje finansowe i osiągać sukces w dynamicznym świecie biznesu.