Cómo usar NotebookLM para analizar documentos y hacer mejor periodismo

Entre las múltiples herramientas de Inteligencia Artificial que hoy tienen a su alcance los periodistas, una de las más prometedoras -aunque todavía bastante poco explorada en las redacciones- es NotebookLM, el asistente de investigación desarrollado por Google. Su nombre no tiene el brillo de otros productos más conocidos, pero quienes lo prueban descubren un potencial enorme para organizar, comprender y extraer información clave de grandes volúmenes de texto.

A primera vista, NotebookLM no parece diseñado para periodistas. Y no lo está. Google lo concibió como una herramienta para investigadores académicos, docentes o estudiantes que trabajan con bibliografía extensa. Pero su arquitectura -basada en la capacidad de “conversar” con materiales que uno mismo carga- encaja perfectamente con las eventuales necesidades que puede tener un periodista, cuando está trabajando un tema complejo y basado en distintas fuentes de información. NotebookLM es gratuito.

Un asistente de lectura potenciado por IA

NotebookLM funciona como un “cuaderno digital inteligente”. Una vez logueado, el usuario puede crear un nuevo notebook, que equivale a abrir un proyecto de investigación o cobertura. A ese cuaderno se le pueden agregar distintas fuentes de información: archivos PDF, documentos de texto, transcripciones de entrevistas, notas previas, e incluso videos de YouTube.

A partir de ese material, la herramienta genera resúmenes automáticos, mapas conceptuales, cronologías y guías de estudio, y permite hacerle preguntas concretas a un chatbot que solo responde en base a esas fuentes cargadas.

Esa restricción -no salir a buscar información a la Web- es lo que le da un valor especial para el periodismo, ya que reduce las “alucinaciones” típicas de otros modelos de lenguaje, es decir, respuestas inventadas o imprecisas.

Cómo usarlo en periodismo

Pensemos en una situación común en cualquier redacción: se publica un decreto extenso, de 80 o 100 páginas, en el Boletín Oficial. Por ejemplo, el último decreto de reforma migratoria. Hay que leerlo, entenderlo y producir una nota explicativa en cuestión de horas. En lugar de revisar todo el texto de punta a punta, el periodista puede subir el PDF a NotebookLM y empezar a interactuar con él:

“¿Cuáles son las justificaciones del Poder Ejecutivo para modificar la política migratoria actual?”
“¿Qué se considera residencia continua?”
“Con la nueva normativa, ¿qué organismo pasa a ser el encargado de otorgar la ciudadanía por naturalización?”

En segundos, la herramienta sintetiza las respuestas basándose solo en el contenido cargado.

Este enfoque no reemplaza la lectura crítica, pero sí acelera la comprensión y reduce el tiempo de preparación. Claro que siempre convendrá sumarle al texto las voces de los especialistas de cada uno de los temas, y de variadas posiciones para darle pluralismo al texto. La herramienta, así usada, es especialmente útil para periodistas de política, judiciales o de investigación, que trabajan con materiales complejos y extensos.

Más allá del texto: mapas conceptuales, audios y guías

NotebookLM también ofrece una serie de funciones diseñadas para ayudar a estudiar y organizar la información, pero que pueden ser aprovechadas en el trabajo periodístico. Entre ellas se destacan:

Mapa mental: una representación visual de las ideas principales y sus conexiones. Ideal para identificar ejes temáticos, actores y relaciones entre documentos.
Guía de estudio: una especie de resumen estructurado con definiciones, conceptos clave y puntos destacados.
Preguntas frecuentes (FAQ): NotebookLM puede generar automáticamente un listado de preguntas y respuestas sobre el contenido, lo que resulta útil para crear piezas explicativas para el público.
Cronograma: organiza los eventos o hechos mencionados en el material, una ayuda valiosa para quienes trabajan con investigaciones de largo aliento o reconstrucciones históricas.

Y entre las funciones más llamativas -y creativas- está el resumen de audio, una suerte de podcast sobre el contenido que estamos investigando. También ofrece la opción de salir a buscar a la Web nuevas fuentes vinculadas al tema que estamos investigando.

El resumen de audio: una nueva forma de escuchar la información

Sí, NotebookLM puede convertir el contenido que hemos cargado en el “notebook” en un podcast automático, generado por voces sintéticas que dialogan entre sí. Generalmente son dos: una masculina y otra femenina, con una entonación sorprendentemente natural.
Durante algunos minutos, estas voces “conversan” sobre el material cargado, explican los puntos más relevantes y ofrecen una síntesis del tema en un tono didáctico.

En términos periodísticos, esto abre un campo interesante. Ese resumen de audio podría funcionar como un borrador o prototipo de podcast informativo, ideal para repasar un tema complejo o trabajar internamente en una redacción.

Imaginemos, por ejemplo, un equipo que está preparando una cobertura sobre una nueva ley: el resumen de audio permitiría escuchar un panorama general sin necesidad de leer todo el texto.

Sin embargo, esta función también tiene limitaciones. El estilo de las voces suele ser neutro y monótono, aunque ahora mejoró bastante la personalización. El periodista no puede editar directamente el guion que la IA produce, pero sí influir en él a través de prompts previos, por ejemplo:
“Generá un resumen de audio centrado en todo lo que tiene que saber un migrante nuevo que llega a la Argentina”, o “Hacé un resumen de audio de tono analítico, sin tecnicismos y orientado al público general”.

De esta manera, el usuario puede orientar la narrativa, pero no controlar por completo la estructura o el guion. Por eso, si bien puede ser un buen recurso para inspirar un podcast periodístico, aún no reemplaza el trabajo creativo y editorial que implica una producción sonora profesional.

Aun así, el resumen de audio marca un camino posible para el periodismo automatizado: combinar la síntesis textual de la IA con formatos auditivos accesibles y rápidos de consumir.

De todos modos, si uno quisiera generar un podcast con IA más personalizado puede apelar a una combinación de otras herramientas -que generen el guion y las voces adecuadas-, pero por ahora no existe una herramienta que lo haga en forma directa y automatizada.

Ventajas para periodismo de investigación

Más allá de su funcionalidad técnica, NotebookLM puede ser aprovechado por los periodistas que trabajan en investigación. Bien usado les puede hacer ahorrar tiempo y les permite trabajar de manera más organizada.

En lugar de hacerlo con decenas de pestañas abiertas, documentos dispersos y subrayados manuales, la herramienta permite concentrar todo en un solo entorno digital. Y lo más interesante: se puede construir una memoria de proyecto, donde cada “notebook” conserva las fuentes, resúmenes y conversaciones realizadas con la IA. De este modo, si un periodista retoma una investigación meses después, encontrará allí todo el contexto organizado y consultable. Es como tener un archivista invisible que no se olvida de nada.

Ventajas (y límites) para el trabajo periodístico

Las ventajas son evidentes:
- Centraliza y ordena grandes volúmenes de información.
- Permite hacer preguntas precisas sin perder tiempo en búsquedas manuales.
- Evita depender de información externa o de dudosa procedencia.
- Ofrece distintas formas de visualización del conocimiento (texto, audio, esquemas).

Pero también hay límites. NotebookLM no reemplaza el criterio periodístico ni la verificación de datos, y tampoco debería usarse como fuente primaria. Como toda herramienta de IA, su output debe ser revisado y contextualizado.
Además, al estar alojada en los servidores de Google, implica compartir información potencialmente sensible, algo que exige cautela en investigaciones confidenciales.

El desafío, entonces, no es solo técnico, sino ético: cómo usar estas herramientas sin perder el control sobre los datos, las fuentes y la interpretación.

NotebookLM frente a otras IAs generativas

La aparición de NotebookLM se inscribe en una tendencia más amplia: la expansión de asistentes personalizados que trabajan con materiales propios. En el ecosistema de OpenAI, esa función la cumplen los proyectos o los GPT personalizados (CustomGPTs), que permiten crear modelos adaptados a las necesidades de cada usuario o redacción.

En el caso de los GPT personalizados se entrena una IA con documentos específicos y se le indica que no consulte la Web. La diferencia es que NotebookLM ya viene preparado para ese tipo de uso, con una interfaz más orientada a la lectura y el estudio, mientras que los GPT personalizados exigen una configuración previa.

En ese sentido, ambas herramientas apuntan al mismo horizonte: una inteligencia artificial al servicio del análisis periodístico, no de la producción automática de textos. El valor no está en que escriban por nosotros, sino en que nos ayuden a leer mejor.

El futuro del trabajo periodístico asistido por IA

NotebookLM todavía está en una fase relativamente experimental. Sin embargo, representa una pista clara de hacia dónde se dirige el trabajo intelectual -y periodístico- en la era de la IA: hacia la curaduría inteligente de la información.

Estas herramientas pueden ayudar a ver patrones, encontrar relaciones ocultas, priorizar lo relevante. De todos modos, no hay como la experiencia y el “olfato” del periodista a la hora de encontrar la noticia y los mejores enfoques para transmitirlas.

El desafío para los periodistas no será dominar la tecnología, sino integrarla con sentido, de modo que la IA refuerce -y no reemplace- las habilidades fundamentales de la profesión.