NotebookLM – nowy sposób pracy z dokumentami, raportami i badaniami

Wprowadzenie do NotebookLM

NotebookLM to innowacyjne narzędzie opracowane przez Google, które redefiniuje sposób pracy z dokumentami, raportami i materiałami badawczymi. Wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji, NotebookLM pozwala użytkownikom efektywnie przetwarzać duże ilości informacji, organizować je i uzyskiwać z nich konkretne wnioski bez konieczności ręcznego przeszukiwania treści.

W odróżnieniu od tradycyjnych edytorów tekstu czy prostych systemów notatek, NotebookLM działa jako swego rodzaju „asystent wiedzy”. Użytkownik może załadować własne dokumenty, a system inteligentnie analizuje ich zawartość, umożliwiając interakcję z treścią w sposób kontekstowy i dynamiczny. Oznacza to, że nie tylko przechowujemy informacje, ale możemy też z nimi aktywnie pracować – zadawać pytania, generować podsumowania czy tworzyć nowe treści na ich podstawie.

Dzięki integracji z dokumentami źródłowymi i zdolnościom językowym opartym na dużych modelach językowych (LLM), NotebookLM znajduje zastosowanie zarówno w środowiskach akademickich, jak i biznesowych. Ułatwia analizę danych, wspiera procesy decyzyjne oraz przyspiesza pracę badawczą, eliminując potrzebę wielogodzinnego wertowania materiałów.

NotebookLM to krok w stronę inteligentnego obiegu informacji, w którym technologia nie tylko wspiera użytkownika w gromadzeniu danych, ale przede wszystkim pomaga zrozumieć ich znaczenie i zastosowanie.

Funkcje i możliwości narzędzia

NotebookLM to nowoczesne narzędzie wspierające pracę z dokumentami w sposób interaktywny i kontekstowy. Jego kluczową cechą jest zdolność do przetwarzania, organizowania i analizowania dużych zbiorów tekstu, co czyni je nieocenionym wsparciem zarówno dla osób zajmujących się badaniami naukowymi, jak i analizą biznesową. W Cognity obserwujemy rosnące zainteresowanie tym zagadnieniem – zarówno na szkoleniach otwartych, jak i zamkniętych.

Wśród najważniejszych funkcji oferowanych przez NotebookLM znajdują się:

• Import i integracja dokumentów – możliwość wczytywania różnorodnych plików tekstowych i źródeł danych, w tym PDF, dokumentów tekstowych i notatek, w celu stworzenia centralnego repozytorium wiedzy.
• Interaktywne podsumowania – automatyczne generowanie streszczeń oraz kluczowych informacji z dokumentów, co pozwala na szybkie orientowanie się w zawartości bez konieczności szczegółowego czytania całości.
• Odpowiadanie na pytania w oparciu o źródła – funkcjonalność umożliwiająca zadawanie pytań dotyczących zaimportowanych materiałów i otrzymywanie odpowiedzi opartych na ich treści, wraz z odniesieniami do konkretnych fragmentów.
• Tworzenie własnych notatek i organizacja wiedzy – użytkownik może tworzyć notatki, porządkować informacje tematycznie i łączyć dane z różnych dokumentów, budując spersonalizowaną bazę wiedzy.
• Wsparcie dla procesu badawczego i analitycznego – narzędzie wspomaga analizę danych, formułowanie wniosków oraz przygotowywanie raportów dzięki możliwościom logicznego porównywania i przetwarzania informacji.

Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji z praktycznymi funkcjami organizacyjnymi, NotebookLM umożliwia bardziej efektywne przyswajanie i wykorzystywanie informacji zawartych w dokumentach, co przekłada się na oszczędność czasu i zwiększenie produktywności.

Organizacja i zarządzanie dokumentacją

NotebookLM oferuje nowatorskie podejście do zarządzania dokumentami, umożliwiając użytkownikom tworzenie uporządkowanych przestrzeni roboczych, które można dostosować do różnych potrzeb – od projektów akademickich po analizy biznesowe. Narzędzie eliminuje konieczność ręcznego przeszukiwania plików i notatek, automatyzując proces porządkowania i katalogowania informacji.

Jedną z kluczowych zalet NotebookLM jest możliwość pracy bezpośrednio na bazie załadowanych dokumentów, takich jak PDF-y, artykuły, raporty czy notatki. System pozwala na ich grupowanie w specjalne "notebooki", które mogą odnosić się do konkretnych tematów, projektów lub zespołów. W każdej z tych przestrzeni użytkownik może:

• dodawać nowe dokumenty w różnych formatach,
• organizować treści w logiczne jednostki tematyczne,
• oznaczać ważne fragmenty za pomocą tagów,
• tworzyć własne notatki dołączane bezpośrednio do źródłowych materiałów.

NotebookLM zawiera również funkcję automatycznego wykrywania nazw dokumentów i ich głównych tematów, co znacznie usprawnia proces kategoryzowania i przygotowywania zbiorów do analizy.

Takie podejście znacząco zwiększa efektywność w zarządzaniu dużymi zbiorami dokumentów, umożliwiając szybki dostęp do potrzebnych informacji i lepsze przygotowanie do dalszej analizy. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę na temat praktycznego wykorzystania AI w organizacji informacji, sprawdź nasz Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Podsumowywanie treści i generowanie streszczeń

NotebookLM oferuje zaawansowane możliwości automatycznego podsumowywania dokumentów, co znacząco przyspiesza analizę treści i ułatwia wyciąganie najważniejszych informacji z dużych zbiorów danych. Dzięki wykorzystaniu modeli językowych, narzędzie jest w stanie zidentyfikować kluczowe punkty, tematy i wnioski zawarte w dokumentach, niezależnie od ich objętości czy tematyki.

Funkcje te są szczególnie przydatne w kontekście przeglądu raportów, artykułów naukowych czy materiałów badawczych, gdzie ręczne streszczanie zajmuje dużo czasu i może prowadzić do pominięcia istotnych detali. NotebookLM pozwala użytkownikowi na wybór poziomu szczegółowości streszczenia oraz dostosowanie formy wyników – od krótkiego abstraktu po punktowe zestawienie głównych tez.

Uczestnicy szkoleń Cognity często mówią, że właśnie ta wiedza najbardziej zmienia ich sposób pracy.

W poniższej tabeli przedstawiono podstawowe różnice między podsumowywaniem a generowaniem streszczeń w NotebookLM:

Użytkownicy mogą skorzystać z gotowych szablonów streszczeń, jak również dostosować ich strukturę do własnych potrzeb. Przykładowo, możliwe jest wygenerowanie streszczenia w formie listy punktów:

1. Cel dokumentu: analiza trendów rynkowych w Q2.
2. Główne wnioski: wzrost zainteresowania produktami cyfrowymi.
3. Rekomendacje: zwiększenie inwestycji w kanały online.

Dzięki tym funkcjom, NotebookLM staje się nieocenionym wsparciem w pracy z dużą ilością informacji, pozwalając skupić się na interpretacji danych, a nie ich ręcznym przetwarzaniu.

Odpowiadanie na pytania na podstawie dokumentów

Jedną z kluczowych funkcji NotebookLM jest możliwość zadawania pytań na podstawie załadowanych dokumentów. Narzędzie pozwala użytkownikowi nie tylko przeszukiwać treści, ale także uzyskiwać konkretne odpowiedzi w kontekście dostępnych materiałów. Dzięki integracji z zaawansowanymi technologiami przetwarzania języka naturalnego (NLP), użytkownik może zadawać pytania w języku potocznym, a NotebookLM analizuje zawartość dokumentów i udziela trafnych odpowiedzi. Jeśli chcesz lepiej wykorzystać potencjał takich narzędzi w codziennej pracy, warto rozważyć udział w Kursie ChatGPT i Copilot w codziennej pracy – warsztaty porównawcze.

Podstawowe zastosowania tej funkcji obejmują:

• Wyszukiwanie informacji: Użytkownik może szybko znaleźć odpowiedź na konkretne pytanie bez konieczności ręcznego przeglądania całego dokumentu.
• Analiza porównawcza: Możliwość zadawania pytań dotyczących różnic lub podobieństw między dokumentami lub ich fragmentami.
• Wsparcie decyzyjne: Dostarczanie istotnych danych i wniosków w odpowiedzi na pytania, co ułatwia procesy decyzyjne w pracy badawczej i analitycznej.

Poniższa tabela pokazuje porównanie tradycyjnego wyszukiwania informacji a podejścia opartego na NotebookLM:

Przykładowe pytanie zadane w NotebookLM może wyglądać następująco:

"Jakie były główne wnioski z raportu kwartalnego za Q2 2023?"

NotebookLM przeszuka wszystkie dołączone dokumenty i wygeneruje odpowiedź, uwzględniając kontekst, źródło i szczegóły istotne dla pytania.

Zastosowania w researchu naukowym

NotebookLM staje się coraz bardziej użytecznym narzędziem dla środowiska naukowego, oferując wsparcie na każdym etapie procesu badawczego – od analizy literatury po przygotowanie publikacji. Dzięki integracji z dokumentami źródłowymi i możliwościom generatywnej sztucznej inteligencji, ułatwia selekcję, analizę oraz przetwarzanie złożonych danych tekstowych.

W kontekście badań naukowych, główne zastosowania NotebookLM obejmują:

• Automatyczne przeszukiwanie i analiza literatury: NotebookLM może szybko identyfikować kluczowe fragmenty tekstu w wielu dokumentach źródłowych, co znacząco skraca czas potrzebny na przegląd literatury.
• Tworzenie notatek i mapowań tematycznych: Narzędzie umożliwia wygodne grupowanie informacji według tematów, hipotez czy kategorii badawczych.
• Wspomaganie formułowania pytań badawczych: Na podstawie dostarczonych materiałów NotebookLM może sugerować potencjalne luki w literaturze i pytania wymagające dalszej eksploracji.
• Porównywanie wyników badań: Możliwe jest zestawienie i analiza danych z różnych artykułów naukowych w celu identyfikacji wspólnych wniosków lub rozbieżności.

Poniższa tabela przedstawia porównanie tradycyjnych metod prowadzenia researchu z podejściem opartym o NotebookLM:

NotebookLM nie tylko przyspiesza pracę badawczą, ale także podnosi jej jakość poprzez redukcję błędów ludzkich i wspomaganie wnioskowania. Jego zastosowanie może być szczególnie cenne w interdyscyplinarnych projektach, gdzie integracja danych z różnych źródeł jest kluczowa.

Wykorzystanie w analizach biznesowych

NotebookLM może znacząco usprawnić procesy analityczne w środowiskach biznesowych, oferując nowe podejście do pracy z dokumentami i danymi. Dzięki zdolności do przetwarzania złożonych treści oraz generowania odpowiedzi i podsumowań opartych na dostarczonych materiałach, narzędzie to staje się wartościowym wsparciem w analizie strategicznej, operacyjnej i konkurencyjnej.

W realiach codziennego funkcjonowania firm, NotebookLM sprawdza się m.in. w:

• Analizie raportów rynkowych – pozwala szybko wydobywać kluczowe informacje z obszernych raportów branżowych i tworzyć z nich zwięzłe podsumowania.
• Wspieraniu podejmowania decyzji – użytkownicy mogą zadawać pytania dotyczące dokumentów finansowych, prezentacji czy analiz SWOT, a narzędzie dostarczy precyzyjnych odpowiedzi na bazie dostępnych materiałów.
• Monitorowaniu konkurencji – analizując zebrane dane o działaniach innych podmiotów na rynku, NotebookLM może pomóc w identyfikowaniu trendów i potencjalnych zagrożeń.
• Przygotowywaniu materiałów dla zarządu – automatyczne generowanie streszczeń i wniosków z dokumentacji projektowej czy analiz wewnętrznych usprawnia proces raportowania.
• Zarządzaniu wiedzą organizacyjną – dzięki możliwości przeszukiwania i przetwarzania dużych zbiorów dokumentów, narzędzie pozwala lepiej wykorzystać zgromadzoną wiedzę w firmie.

NotebookLM może więc stanowić nieocenione wsparcie dla analityków, menedżerów i konsultantów poszukujących efektywnych sposobów pracy z informacją w środowisku dynamicznie zmieniającego się rynku.

Podsumowanie i przyszłość rozwoju NotebookLM

NotebookLM to nowoczesne narzędzie wspierające przetwarzanie, analizę i zarządzanie informacjami zawartymi w różnego typu dokumentach. Dzięki integracji z zaawansowaną technologią sztucznej inteligencji, użytkownicy mogą w intuicyjny sposób pracować z dużymi zasobami tekstowymi, uproszczając procesy badawcze, raportowe i analityczne.

Kluczowa różnica NotebookLM w porównaniu do tradycyjnych edytorów tekstu czy systemów zarządzania dokumentami polega na jego zdolności do aktywnego wspierania użytkownika w interpretacji treści – od szybkiego streszczania danych, przez odpowiadanie na konkretne pytania, aż po wyciąganie wniosków z dużych zbiorów informacji. Narzędzie sprawdza się zarówno w środowiskach akademickich, jak i w biznesie, gdzie czas reakcji i trafność analizy odgrywają kluczową rolę.

Patrząc w przyszłość, rozwój NotebookLM koncentruje się na jeszcze większej personalizacji doświadczenia użytkownika, lepszej integracji z innymi platformami roboczymi oraz udoskonaleniu jakości generowanych odpowiedzi. Można spodziewać się również rozszerzenia funkcji wspierających współpracę zespołową oraz dodatków ułatwiających pracę nad projektami wymagającymi intensywnego przetwarzania informacji. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

10 trików w Power Query, które usprawnią Twoją codzienną pracę 11 grudnia 2025

Power Query jeszcze szybszy – najnowsze funkcje w Excelu i Power BI 09 grudnia 2025