NotebookLM è ormai da un po’ l’argomento di discussione tra gli ambienti della produttività. Ho visto persone entusiaste di questo, ma nessuno dei casi d’uso più diffusi mi ha davvero colpito.
Il mio processo di prendere appunti è una scienza e non ne ho bisogno NotebookLM per quello. Né sono uno studente che ha bisogno di flashcard e aiuto con l’apprendimento.
Ma come giornalista, la ricerca è qualcosa in cui potrei aver bisogno di aiuto. Quindi, quando NotebookLM ha aggiunto un nuovo file Ricerca approfondita strumento all’inizio di questo mese, ho deciso di fare un altro tentativo.
Invece di portarlo direttamente in modalità lavoro, ho deciso di usarlo per qualcosa di decisamente diverso: la pianificazione del viaggio. Per farla breve, ora ho capito.
Unito a Deep Research, NotebookLM è elevato a un livello completamente nuovo e inizia a sembrare uno strumento pratico in grado di scaricare gran parte del carico cognitivo della ricerca online.
NotebookLM lo fa riunendo le informazioni già disponibili e combinandole con la tua fonte di informazioni controllata, presentandole in uno stile neutro, fondato e orientato alla ricerca.
L’obiettivo qui è raccogliere e confrontare le informazioni e più le utilizzo, più modi trovo per integrarle nel mio flusso di lavoro.
NotebookLM ha rimodellato il flusso di lavoro della pianificazione dei viaggi
Utilizzo di Deep Research per trasformare i collegamenti sparsi in un pratico piano di viaggio
IL esperienza di pianificazione del viaggio è qui che è iniziata la mia recente tana del coniglio nelle funzionalità di NotebookLM.
Sto programmando un viaggio di una settimana in Giappone. Considerando la barriera linguistica, l’ampiezza dei luoghi che voglio visitare e la complessità generale di visitare un nuovo paese, la logistica mi è sembrata piuttosto travolgente.
Questo va oltre il fatto che devi tenere traccia dei prezzi dei voli, comprendere i dettagli dei pass ferroviari, scegliere gli hotel, cercare luoghi di viaggio, bar, ristoranti e altro ancora.
Di solito, scruto una dozzina di schede, screenshot, video di Instagram e informazioni in cui inserisco tutto questo Documenti Google. NotebookLM ha completamente trasformato questo processo per me.
Invece di lasciare queste dozzine di schede in giro, ora le aggiungo come documenti di riferimento in NotebookLM. Potrebbe trattarsi di qualcosa di semplice come un elenco di luoghi che desidero visitare, elenchi di hotel e un vasto numero di collegamenti che ho salvato.
Quindi do a NotebookLM un messaggio semplice: aiutami a creare un piano giornaliero basato su questi riferimenti e recupera tutte le informazioni mancanti dal web.
Come previsto, lo strumento di ricerca approfondita ha impiegato alcuni minuti per creare un ampio rapporto di ricerca basato sul mio argomento di ricerca, estraendo informazioni da centinaia di siti Web, molto più di quanto avrei potuto ottenere manualmente.
Ha raccolto tutte queste informazioni da fonti verificate, ha raccolto dettagli pratici e ha restituito un riepilogo molto fondato simile allo strumento di ricerca approfondita integrato nello stesso Google Gemini.
Ciò includeva stime reali dei tempi di transito, dei ristoranti da esplorare, dei prezzi dei biglietti, dell’affluenza prevista e altro ancora. Segnalava gli aspetti del viaggio che mi ero perso e i luoghi di viaggio che non erano aperti in quel periodo dell’anno.
Ora, la parte di ricerca in sé era impressionante. Deep Research non si è limitato a presentare un dump di informazioni. Invece, lo ha organizzato in modo significativo, simile a un riepilogo esecutivo, per fornirmi tutte le informazioni e le fonti rilevanti per la pianificazione del viaggio.
Ma a differenza della normale ricerca basata sull’intelligenza artificiale, non si è limitata a sostituire tutto il resto invece della propria ricerca. Vedete, Deep Research in NotebookLM funziona in tandem con note, ricerche e collegamenti specifici. Ciò ti consente di avere conversazioni che abbracciano tutti questi punti di ricerca.
È come lavorare con il tuo assistente di ricerca, incredibilmente intelligente e con accesso a tutte le informazioni del mondo.
Ti consente anche di fare cose come aggiungere domande di follow-up alla tua chat. Ad esempio, suggerire alternative se un posto è troppo affollato o una quantità realistica di tempo da trascorrere qui.
Mentre la mia ricerca personale può individuare luoghi, la ricerca approfondita porta nel contesto del mondo reale attraverso una ricerca approfondita. È ottimo.
Come NotebookLM si inserisce nella mia ricerca quotidiana
Costruire un contesto migliore combinando documenti e ricerca web
Anche se la pianificazione del viaggio è stata il punto in cui sono entrato in NotebookLM, da allora ho trovato molti altri casi d’uso per lo strumento.
La consapevolezza che funziona meglio quando gli si fornisce il contesto, e si basa su quello, ha contribuito ad amplificare la mia ricerca personale. Ciò potrebbe significare scaricare un assortimento di PDF in un singolo taccuino e aggiungerlo con la ricerca su Internet.
Utilizzo questo flusso di lavoro quando ho bisogno di informazioni di base organizzate personalmente con fonti di informazioni esterne che vengono aggiunte ad esse e indico le aree in cui devo proseguire con contesto aggiuntivo.
Ancora più importante, a differenza delle chat AI standard, NotebookLM si attiene al contesto che gli ho fornito ed è stato studiato in modo da evitare allucinazioni o andare fuori contesto.
Inoltre, NotebookLM mi consente di approfondire la ricerca aggiungendo ulteriori punti di ricerca.
Alla fine Deep Research ha fatto sì che NotebookLM facesse clic per me
Mentre NotebookLM è sempre stato uno strumento utile, ho faticato ad aggiungerlo al mio caso d’uso personale.
L’aggiunta di Deep Research cambia la situazione. Non sostituisce i tuoi strumenti di ricerca standard; Si tratta invece di uno strumento di ricerca a tutti gli effetti che ti aiuta a collegare i punti tra la ricerca personale e Internet in generale.
Tutto ciò combinato significa che NotebookLM si è guadagnato il suo posto nel mio stack di produttività quotidiana.
