100,000.000 preuzimanja aplikacije i 6,000.000 dolara investicije za Photomath Damira Sabola

To vam je ljudi, Photomath. Ravno iz Zagreba za cijeli svijet. Ova najpopularnija edukativna aplikacija osvojila je milijune učenika i roditelja u svoje četiri godine postojanja. Dok Damir Sabol, osnivač i CEO, priča o samim početcima kada su prvi put obznanili Photomath široj javnosti na TechCrunch Disruptu u Berlinu, prisjeća se rasprave s kolegom hoće li postići 50 ili 100 tisuća preuzimanja.

Samo tjedan dana nakon dostigli su više od 2 milijuna preuzimanja.

Priča o uspjehu ne staje tu. Photomath je uz milijune preuzimanja dobio i milijunsku investiciju serije A. Šest milijuna dolara stiže u hrvatsku tvrtku za daljnji razvoj naprednih sposobnosti učenja matematike i proširenje tima, kako nastavnika matematike, stručnjaka za strojno učenje, tako i vrhunskih programera. Glavni investitor je američki venture capital fond Goodwater Capital, a u investiciji sudjeluje i Learn Capital.

Kako su preuzeli titulu najpopularnije hrvatske aplikacije na svijetu, otkrivamo u intervju s Damirom. Pošto na Netokraciji više ništa veliko ne prolazi bez videa, morali smo i ovaj povod ovjekovječiti audio-vizualno. Ako vas zanimaju detalji o korištenju aplikacije, nadogradnjama koje planiraju te što znaju o trenutnoj korisničkoj bazi, uputite se na video.

Milijunima preuzimanja do milijunske investicije

Matematika mnogima nije najomiljeniji predmet, ali im je postala barem malo lakša, a možda i draža uz Photomath, jednu od najpoznatijih edukativnih aplikacija na svijetu.

Nažalost, uz matematiku se često vežu negativne konotacije, a začarani krug neusvajanja gradiva i nerazumijevanja novih izazova dovodi do neizbježne anksioznosti kada su u pitanju brojke. Photomath već četiri godine radi na tome da mijenja to iskustvo.

S obzirom na to da su dostigli i 100 milijuna preuzimanja, ali i da prema američkom ministarstvu obrazovanja, čak 67% učenika 8. razreda ima poteškoća s matematikom, nije čudno što je i Learn Capital vidio priliku za ulaganje.

Kako kaže Rob Hutter, izvršni partner Learn Capitala, stjecanje matematičkog znanja ulog je za uspjeh u globalnoj ekonomiji današnjice:

Matematika i matematički način razmišljanja od presudne su važnosti za akademski uspjeh uopće i zaposlenje u najbolje plaćenom sektoru u svijetu, i sve je više prepreka za napredak nesavladivo bez dubinskog razumijevanja i znanja matematike. Riječ je i o predmetu s najvećim nerazmjerom u pristupu kvalitetnoj poduci te postoji dubinska potreba za inovacijama u učenju matematike.

Situaciji sigurno ne pogoduje to što mnogi učenici diljem svijeta nemaju pristup poučavateljima ili sredstvima koji bi im mogli pomoći u učenju i ovladavanju ključnim matematičkim konceptima izvan nastave.

A upravo se Photomath kao aplikacija istaknuo svojom kombinacijom lakoće korištenja, brzog širenja na temelju preporuka korisnika, visoke razine zadovoljstva korisnika i pozitivnog utjecaja na učenje matematike, zaključuje Edward Suh, ravnatelj Goodwater Capitala, koji će se pridružiti kompanijskom odboru Photomatha:

Usmjeravanjem korak-po-korak, Photomath pomaže učenicima naučiti kako riješiti probleme na način na koji bi to činili najbolji edukatori. Vrlo smo uzbuđeni zbog udruživanja s Damirom i ekipom kako bismo pomogli poboljšati proces učenja matematike diljem svijeta.

Sustav koji je naučio rješavati matematiku

Ako ga i niste imali (još) priliku koristiti, Photomath vjerojatno znate od nekud ili nekoga. Mnogima se možda na spomen te aplikacije stvori vizija kalkulatora 2.0, ali to je puno, puno napredniji sustav. Točnije, ekspertni sustav, koji nije umjetna inteligencija ali ga možemo donekle, za lakše razumijevanje, povezati s načelom te tehnologije. Jer jednako kao AI, taj sustav uči, tumači Damir:

Ekspertni sustav zna riješiti zadatak jer je on naučen riješiti zadatak na način kao što ga ljudi rješavaju.

Najveći pothvat u građenju takvog sustava bilo je stvaranje jedinstvenog programskog jezika koji služi tehnologiji iza aplikacije kako bi se taj proces mogao izvršiti. U tom jeziku se potom i pišu procedure za rješavanje tih zadataka.

Iako je Photomath tu da pomogne učenicima (pa i roditeljima) u matematičkim nevoljama, često mu se spočitava kako ga se koristi samo za provjeru ili konačan rezultat. Naravno, u takvim slučajevima uvijek ćemo čuti i onu drugu stranu priče, od onih kojima je ovakva aplikacija “samo sredstvo za prepisivanje”. Ipak, provjera i definiran postupak može jednom srednjoškolcu značiti mnogo više nego skeptici vjeruju:

Svjesni smo da se može koristiti za prepisivanje u nekim slučajevima, ali to je bio problem i kad su se pojavili kalkulatori – bili su smatrani sredstvom za varanje, što je iz sadašnje perspektive apsurdno. I sami korisnici često žele naučiti ili znati, ali ne znaju kako uopće početi.

Objašnjavanje postupka čini razliku

Tako je najveća značajka aplikacije, što osim izvrsne sposobnosti rješavanja čak 20 milijuna zadataka dnevno, objašnjava i postupak rješavanja tih zadataka:

Ljudima je lako zaboraviti onaj očaj ili osjećaj nemoći kad gledate matematički zadatak i nemate ni najmanju ideju u kojem smjeru bi krenuli kako biste ga uopće razumjeli, a onda riješili. Mi smo odlučili pomoći kako god treba da naš korisnik bolje razumije, o čemu se radi.

Photomath je zasigurno usrećio mnoge, ali rijetko tko se od njih zapita kako je nastalo rješenje koje im danas pojednostavljuje život. Cijeli proces rješavanja jednadžbi ili drugih matematičkih problema temeljenih na formulama, zapravo je dosta zahtjevan, objašnjava Damir:

Prvo se slika snimljenog zadatka treba pretvoriti u znakove, zatim iz znakova sustav treba shvatiti koja je to formula, te potom iz formule treba kreirati, ne samo korake rješavanja, nego i objašnjenja svih koraka da bi na kraju sve to mogli prikazati korisnicima kroz dobro korisničko sučelje na razumljiv način.

Strojno učenje koristi se najviše u prvom koraku, dodaje Damir, u interpretaciji odnosno čitanju znakova iz slike matematičkog izraza koji je tiskan ili pisan rukom. U ostalim elementima se (još) ne koristi strojno učenje, već klasičniji algoritmi i ekspertni sustav koji svejedno daju egzaktne rezultate.

Photomath je znao (izračunati) Rimčev poučak prije Rimca

Temelj Photomatha, između ostaloga, čine znanja i softverski resursi matičnog Microblinka. Prije četiri godine Photomath je nastao kao projekt, u sklopu kojeg su razvili, po njihovim saznanjima, prvi na svijetu u potpunosti učen model za OCR tehnologiju koji radi u stvarnom vremenu na mobilnom uređaju.

Dok obje tvrtke koriste visoko optimizirana rješenja računalnog vida, Microblink je danas posvećen B2B rješenjima, a Photomath je od projekta postao punokrvna kompanija koja danas jednako toliko doprinosi razvoju njihovih ‘zajedničkih’ tehnologija:

Zapravo postoji jaka veza u dijelu istraživanja i razvoja između Microblinka i Photomatha. Obje tvrtke temelje se na korištenju strojnog učenja s tim da Microblnik to radi za čitanje računa ili identifikacijskih dokumenata, a Photomath za matematičke formule. Koristi se ista bazna tehnologija, ali su primjene zapravo vrlo različite.

Set podataka za učenje koje je skupio Photomath bili su osnova za razvoj tehnologije i u Microblinku ali i obratno, Photomath koristi najnovije rezultate koje postiže sam Micorblink.

Uostalom, možda smo i prije “Rimčevog poučka” imali itekako izvrstan primjer da premium proizvod prodaje tehnologiju. Međutim, kako mi odgovara Damir, danas Photomath nije temelj promocije Microblinka, iako je u jednom razdoblju imao itekako velik značaj.

Aplikacija koja ima potencijal zamijeniti instrukcije

Tijekom zadnjih godina razvoja, Photomath je uvijek komunicirao koliko im je važan krajnji korisnik, navodeći kako žele olakšati matematiku za svakoga bez obzira na razinu matematičkog predznanja, stil učenja ili materinji jezik.

S preko 15 milijuna aktivnih korisnika to nije teško, jer kako tumači Damir, matematika je ipak univerzalni jezik:

Ima tu specifičnosti, drugačijeg pisanja ili načina objašnjavanja, ali je ipak univerzalna. Sama težina zadataka nam dosta definira na koji ćemo ih način objašnjavati. Aplikacija je lokalizirana na više od 30 jezika i imamo čitav sustav za prevođenje u kojem se vide konkretni primjeri zadataka tako da stručni prevoditelji/matematičari mogu prevesti u duhu jezika ono što aplikacija daje kao popis koraka ili rezultat.

S druge strane, poboljšanje načina rješavanja i objašnjavanja je nešto na čemu kontinuirano rade. Kada je u pitanju prezentiranje postupka razmišljali su i oni o chatbotu, još jednom hypeu u industriji. Srećom, Damir objašnjava kako su nakon malo vremena shvatili da ne bi time puno postigli. Jer, uostalom, korisnik da bi komunicirao s chatbotom treba prvo znati što pitati, što nije učestao slučaj kada zapnete na nekom matematičkom zadatku.

No interaktivnost im jest u planu, bila ona u obliku neke animacije ili nekoj kombinaciji tutorijala. U budućnosti čak planiraju objašnjavanje postupka prilagoditi i godinama korisnika kao i njihovoj razini znanja. Primjerice, drugačiji pristup će dočekati nekog osnovnoškolca iz 5. razreda i srednjoškolca.

Zbogom freemium, zdravo premium

Unatoč svemu što nude, Photomath je još uvijek besplatan. No u budućnosti, možda upravo ove nove interaktivne značajke vidimo i kao dio premium opcije. Što korisnike točno čeka, Damir nam zasad ne otkriva, ali do kraja godine najavljuje da će sigurno uvesti neku opciju monetizacije:

Naravno da ne možemo vječno imati potpuno besplatnu aplikaciju. Mislimo da je to što je osnovna aplikacija besplatna zapravo jako dobra stvar i želimo da su osnovne mogućnosti pristupačne u cijelom svijetu, ali istovremeno intenzivno radimo na tome da monetiziramo napredne mogućnosti koje će biti izuzetno korisne onima koji ih odluče platiti.

Zbog toga što Photomath jest besplatan, tzv. top of the funnel strategija im ide izvrsno, zaključuje Damir, te vjeruje da će to biti dobar temelj i za daljnju monetizaciju i buduću akviziciju plaćenih korisnika. Sretno im bilo i dalje, do novih milijuna!