Wyszukaj po identyfikatorze keyboard_arrow_down
Wyszukiwanie po identyfikatorze Zamknij close
ZAMKNIJ close
account_circle Jesteś zalogowany jako:
ZAMKNIJ close
Powiadomienia
keyboard_arrow_up keyboard_arrow_down znajdź
removeA addA insert_drive_fileWEksportuj printDrukuj assignment add Do schowka

Interpretacja indywidualna z dnia 30 czerwca 2022 r., Dyrektor Krajowej Informacji Skarbowej, sygn. 0115-KDWT.4011.292.2022.2.ACE

Opodatkowanie dochodów z kwalifikowanych praw własności intelektualnej preferencyjną stawką podatkową (opodatkowanie IP-BOX).

Interpretacja indywidualna

– stanowisko prawidłowe

Szanowny Panie,

stwierdzam, że Pana stanowisko w sprawie oceny skutków podatkowych opisanego stanu faktycznego/zdarzenia przyszłego jest prawidłowe.

Zakres wniosku o wydanie interpretacji indywidualnej

21 marca 2022 r. wpłynął Pana wniosek o wydanie interpretacji indywidualnej, dotyczącej podatku dochodowego od osób fizycznych w zakresie możliwości opodatkowania dochodów z kwalifikowanych praw własności intelektualnej preferencyjną stawką podatkową (IP Box). Uzupełnił Pan wniosek – w odpowiedzi na wezwanie – pismem z 14 czerwca 2022 r. (data wpływu).

Opis stanu faktycznego/zdarzenia przyszłego

Jest Pan osobą fizyczną, posiadającą nieograniczony obowiązek podatkowy na terytorium kraju. Prowadzi Pan działalność gospodarczą w oparciu o wpis do Centralnej Ewidencji i Informacji o Działalności Gospodarczej. Prowadzi Pan działalność polegającą na pracach programistycznych od 7 stycznia 2019 r., natomiast działalność gospodarczą otworzył Pan 7 stycznia 2016 r.

W ramach prowadzonej działalności gospodarczej wykonuje Pan prace programistyczne zlecane przez Zleceniodawcę, prowadzące do powstania innowacyjnych, indywidualnych rozwiązań obsługujących dedykowane obszary działalności. Jest to oprogramowanie tworzone i rozwijane pod potrzeby indywidualne Zleceniodawcy (zwane dalej: „Oprogramowaniem”).

Za przykład świadczenia wskazuje Pan:

tworzenie kodu bazodanowego SQL do przetwarzania danych;

tworzenie zautomatyzowanych procesów (pipelines) do przetwarzania danych (...);

tworzenie struktur i schematów danych, prototypów oraz eksperymentów w zakresie danych oraz modeli uczenia maszynowego (Machine Learning);

tworzenie programów i modułów do budowy modeli uczenia się maszynowego (Machine Learning), celem tworzenia kodu do automatyzacji i wdrażania modeli ML.

close POTRZEBUJESZ POMOCY?
Konsultanci pracują od poniedziałku do piątku w godzinach 8:00 - 17:00