La apuesta de Mathpresso por fotografiar problemas: QANDA alcanza 98 millones de usuarios y luego apuesta por LLM específicos para educación

Mathpresso opera QANDA, una aplicación de aprendizaje con IA en la que los estudiantes fotografían un problema y reciben soluciones paso a paso, además de tutoría B2B (QANDA Tutor) y LLM específicos para educación (MathGPT, Poly).

Que los estudiantes fotografiarían los problemas de sus tareas y obtendrían soluciones instantáneas con IA, y que un LLM específico para educación superaría a los modelos generales en matemáticas.

Financiación total de aproximadamente 130 millones de dólares a septiembre de 2023, incluida una ronda de 8 millones de dólares (10 000 millones de wones) de KT; entre los inversores anteriores figuran Google, GGV Capital, Goodwater Capital, SoftBank Ventures Asia, Legend Capital y Mirae Asset Investment.

Mathpresso fue fundada en Seúl en 2015 por Ray Lee y Jake Lee, quienes originalmente crearon QANDA como un servicio de preguntas y respuestas 1:1 con tutores de las mejores universidades. En 2017 el equipo añadió búsqueda OCR basada en IA, lo que impulsó un crecimiento exponencial entre estudiantes de primaria y secundaria.

QANDA creció hasta superar los 80 millones de usuarios registrados en septiembre de 2023 (más de 98 millones en marzo de 2025), con cerca de 10 millones de fotos subidas a diario y el 87 % de los usuarios fuera de Corea. Mathpresso recaudó aproximadamente 130 millones de dólares de Google, GGV, Goodwater, SoftBank Ventures Asia, KT y otros, y desde 2023 impulsó la IA específica para educación: el chatbot Poly, un modelo MathGPT que, según la empresa, superó al modelo de Microsoft en pruebas comparativas de matemáticas en enero de 2024, y la herramienta estadounidense de preparación universitaria Cramify.

Sigue operando y expandiéndose: Mathpresso apunta al mercado estadounidense, desarrolla QANDA Tutor y LLM educativos, y reportó unos ingresos repartidos aproximadamente en un 60 % en Corea y un 40 % global; no se ha anunciado ninguna salida a bolsa ni exit.

Fotografiar un problema de tarea ya era un hábito entre los estudiantes (enviaban fotos a los tutores), así que el OCR más la IA trasladaron ese comportamiento directamente al teléfono en lugar de pedir a los usuarios que cambiaran.

El flujo basado en fotos generó un foso de datos defendible: más de 6000 millones de búsquedas de soluciones en 2023 y más de 7100 millones de puntos de datos de aprendizaje en 2025, que alimentaron el LLM específico para educación.

Un precio de referencia de la tutoría 1:1 hizo que la aplicación freemium pareciera drásticamente más barata, mientras que las suscripciones premium (unos 1400 yenes al mes en Japón) monetizaban la comodidad.

Los modelos matemáticos especializados en el dominio se posicionaron frente al problema de alucinación de los LLM generales: un argumento de que los datos de entrenamiento específicos para educación, y no solo la escala, ganan en las aulas.

Dirigir el hábito existente hacia la nueva tecnología: los estudiantes ya fotografiaban problemas para sus tutores, así que el OCR más la IA convirtieron el teléfono en el tutor, y los datos acumulados justificaron un LLM específico de dominio.

A septiembre de 2026, Mathpresso sigue operando QANDA en más de 50 países con más de 98 millones de usuarios registrados, según el informe de ITmedia de marzo de 2025. La empresa se está expandiendo en Estados Unidos, invirtiendo en LLM específicos para educación y haciendo crecer QANDA Tutor como su segundo modelo de negocio; no se ha anunciado ningún exit ni salida a bolsa.