De mainstream aandacht voor AI gaat tegenwoordig vooral uit naar ChatGPT en aanverwante LLM-tools, zoals Gemini, Claude en Deepseek. Deze algemene interfaces voor ‘large language models’ werken prima voor de meeste gebruiksdoelen, maar soms komt een specialistische tool als
NotebookLM beter van pas.
Wat NotebookLM uniek maakt is dat het werkt met je eigen documenten. Door zelf bronmateriaal aan te leveren in de vorm van documenten, mediabestanden en website URL’s, baseert dit AI-model van Google zich uitsluitend op deze content. Generieke LLM’s putten daarentegen uit brede trainingsdata.
Google’s NotebookLM is gratis en verdient in het landschap van ChatGPT en aanverwanten een eigen beschouwing. In deze blog ga ik in op 3 specifieke gebruiksscenario’s waarin NotebookLM zich onderscheidt van de bekende AI-chats:
1. Specifiek onderzoek verrichten
Stel je moet een rapport schrijven over een bepaald onderwerp. Via AI kun je goed researchen, maar als jouw onderwerp over een beperkte tijdsperiode gaat of geografisch is afgebakend, dan is ‘het internet’ te breed.
NotebookLM kun je zelf documenten en andere resources ‘voeren’ om vragen over te stellen. In het geval van een specifiek rapport kan dit gaan om bepaalde achtergronden, eerdere onderzoeken en relevante video’s of audio-opnames. Door met een beperktere set aan AI-context te werken, kan zijn de antwoorden die je krijgt betrouwbaarder en worden AI-hallucinaties
– informatie verzonnen door AI - verminderd.
NotebookLM is daarmee uitstekend als een onderzoeks- en studieassistent; het kan net als ChatGPT samenvattingen maken en analyseren, maar legt ook verbanden tussen brondocumenten. Waar Claude, ChatGPT en Gemini zich ook richten op programmeren, creatief schrijven en het beantwoorden van kennisvragen, is NotebookLM echt bedoeld voor documentanalyse en -synthese.
2. Omzetten van audio naar geschreven tekst
Toegegeven, hier zijn verschillende tools voor beschikbaar die prima werk afleveren in wat officieel ‘transcriberen’ heet, maar Google doet het gratis (en misschien wel beter). Voeg een audiobestand toe en vrijwel direct zie je een transcriptie van wat er wordt gesproken.
Naast deze letterlijke vertaling van spraak naar tekst verschijnt een samenvatting om de inhoud van de audio te duiden, compleet met belangrijkste onderwerpen.
3. Persoonlijke podcasts maken
Een grappige, maar desalniettemin superhandige feature van NotebookLM is het maken van audio-overzichten in de vorm van podcasts
. Dit gebeurt op basis van de dossiers je met de tooling maakt en is (desgewenst) volledig in het Nederlands bovendien!
Wil je alles over een onderwerp weten, maar heb je geen zin of tijd om alle bronnen zelf door te spitten en het complete boekwerk te lezen, dan maak je er een zogenaamd ‘Audio-overzicht’ van.
Je kunt eventueel instellen dat je een lange, gemiddelde of korte conversatie wenst en instructies geven voor de twee virtuele hosts die je dossiers behandelen. Met de standaardinstellingen is het resultaat bij een test met 39 vacatureteksten een podcast van 6 minuten waarin de trends en opvallende zaken in de vacatures worden uitgelicht.
Hoewel het hier gaat om AI-stemmen, klinkt het geheel heel realistisch, compleet met ‘uh’s’ en kleine versprekingen.
Genoemde functionaliteiten maken NotebookLM vooral bijzonder handig voor studenten, docenten, journalisten en onderzoekers.
NotebookLM Pro: de prijs waard?
Zoals gezegd is het gebruik van Google’s NotebookLM kosteloos. Wie echter meer wil, kan gebruikmaken van een premiumversie: NotebookLM Pro
. Met deze uitbreiding krijg je meer functies en aanzienlijk hogere limieten op aantallen notebooks, gebruikte bronnen en audio-descriptie/podcasts.
Bij aanvullende functionaliteit kun je denken aan het delen van gemaakte notebooks binnen teams, mogelijkheden voor aanpassing van de opmaak van de antwoorden, analytische gegevens (inzage in het gebruik van notebooks) en extra privacy- en securityopties.
Naar mijn mening zijn deze extra’s voor een individuele professional niet interessant, tenzij je dermate actief bent dat je tegen de limieten aanloopt. Genoemde aanvullende Pro-functionaliteit kan handig zijn als je binnen een marketing-, communicatie-, onderwijs- of onderzoeksteam veelvuldig van NotebookLM gebruikmaakt en daarbij moet voldoen aan bepaalde security-eisen vanuit je organisatie.
Afhankelijk van het type abonnement, betaal je voor de extra functionaliteit 13 tot 22 euro per gebruiker per maand. (En mocht het zo zijn dat je met NotebookLM bepaalde betaalde transcribeer-tooling kunt vervangen, dan zou een Pro-abonnement je zelfs geld kunnen laten besparen!)
Conclusie: prima AI-tool voor gericht brononderzoek
NotebookLM bewijst dat specialisatie wint van generalisatie. Voor professionals die regelmatig diep moeten duiken in specifieke informatie biedt NotebookLM een betrouwbaar alternatief voor de grillige betrouwbaarheid en informatieoverload van algemene AI-tools.
