Le funzionalità di NotebookLM – dalla ricerca alla generazione
1 – Introduzione: dal modello mentale alla pratica
Nell’articolo precedente abbiamo esplorato la logica di funzionamento di NotebookLM, uno strumento che lavora esclusivamente con i documenti scelti dall’utente, organizzati in spazi di lavoro indipendenti chiamati notebook, in cui ogni risposta è riconducibile alle fonti caricate. Abbiamo visto la distinzione tra una fase di acquisizione, in cui si raccolgono i materiali, e una fase di elaborazione, in cui l’intelligenza artificiale analizza e restituisce informazioni attingendo solo a quei materiali.
Questo articolo entra nella pratica. Percorreremo le funzionalità dello strumento nell’ordine in cui si incontrano usandolo, dalla creazione di un notebook al caricamento delle fonti, dall’interazione attraverso la chat alla generazione di output in formati diversi. L’obiettivo non è sostituire un manuale operativo, ma fornire una mappa ragionata di ciò che NotebookLM permette di fare, con indicazioni su quando e perché usare ciascuna funzione.
Al termine della lettura il percorso dovrebbe essere chiaro: sapere quali materiali si possono caricare, come interrogarli, quali risultati è possibile ottenere. Con questi elementi si può iniziare a sperimentare in autonomia, che è il vero momento in cui lo strumento inizia a diventare utile.
2 – Creare un notebook e caricare le fonti
Il primo passo concreto è creare un notebook. L’operazione richiede pochi secondi, basta accedere a NotebookLM con il proprio account Google e cliccare su “Nuovo notebook”. Si ottiene uno spazio di lavoro vuoto, pronto per essere popolato con i materiali su cui si intende lavorare.
La scelta che conta davvero, come abbiamo visto nell’articolo precedente, è quali materiali includere. NotebookLM accetta una varietà ampia di formati. Si possono caricare documenti PDF, file Word, presentazioni, fogli di calcolo, file di testo e Markdown. Si possono importare documenti, presentazioni e fogli di Google direttamente dal proprio Drive. Si possono aggiungere immagini in diversi formati, URL di pagine web, URL di video pubblici di YouTube, file audio come MP3 e WAV, e anche semplice testo copiato e incollato.
Non tutti i materiali vengono trattati allo stesso modo. I documenti testuali sono i più immediati, il loro contenuto diventa disponibile per l’analisi non appena caricato. Per i file audio e i video il processo è diverso, NotebookLM genera automaticamente una trascrizione e lavora su quella. Questo significa che registrazioni di conferenze, interviste, lezioni o riunioni diventano materiale interrogabile, a condizione che contengano parlato. Audio puramente musicali, senza componente verbale, non producono contenuto utilizzabile.
Per le immagini e i PDF che contengono elementi grafici NotebookLM adotta un approccio specifico, separa il testo dalle immagini e li analizza come componenti distinte. Questo permette di lavorare anche con documenti che mescolano testo e illustrazioni, diagrammi o fotografie.
Un aspetto da tenere presente riguarda i documenti Google importati da Drive. Al momento dell’importazione viene creata una copia nel notebook, che però non si aggiorna automaticamente se il documento originale viene modificato. Per avere la versione più recente occorre rimuovere la fonte dal notebook e reimportarla. È un passaggio manuale, ma garantisce che in ogni momento sia chiaro su quale versione del documento si sta lavorando.
Ogni notebook nella versione gratuita può contenere fino a 50 fonti, ciascuna con un massimo di 500.000 parole. Sono parametri ampi, sufficienti per costruire ambienti informativi ricchi su qualsiasi argomento.
Una volta caricate le fonti è possibile gestirle direttamente dalla colonna di sinistra dell’interfaccia. Si possono rinominare per assegnare nomi più significativi, il che diventa utile quando si lavora con molti documenti. Si possono rimuovere le fonti che non servono più. E, aspetto particolarmente rilevante, si possono selezionare o deselezionare singole fonti prima di porre una domanda, concentrando così l’attenzione dell’intelligenza artificiale su un sottoinsieme specifico di materiali. Se per esempio si stanno analizzando documenti di anni diversi e si vuole una risposta basata solo su quelli più recenti, basta selezionare quelli e deselezionare gli altri.
Un notebook non è necessariamente uno spazio di lavoro individuale. NotebookLM permette di condividere un notebook con altri utenti, assegnando diversi livelli di accesso: sola visualizzazione oppure possibilità di modifica, che include aggiungere fonti, porre domande e generare output. La condivisione avviene attraverso l’account Google dei destinatari, in modo simile a come si condivide un documento su Google Drive.
È un aspetto che nel contesto bibliotecario ha un’importanza pratica immediata. Più colleghi possono lavorare sullo stesso notebook, ciascuno dal proprio account e dal proprio dispositivo, senza bisogno di condividere credenziali o di trovarsi davanti allo stesso schermo. Un notebook preparato da un bibliotecario con le fonti pertinenti a un progetto può essere aperto ai colleghi coinvolti, che vi accedono in autonomia per consultare i materiali, porre le proprie domande o generare gli output di cui hanno bisogno. Con un livello di accesso più ristretto il notebook può anche essere condiviso con gli utenti della biblioteca sui pc disponibili al pubblico: in questo caso chi accede può interagire con i contenuti attraverso la chat, senza poter modificare le fonti o accedere agli strumenti di Studio.
Anche gli output prodotti con gli strumenti di Studio possono essere condivisi o esportati: le presentazioni e le tabelle dati sono esportabili nei rispettivi formati Google, le mappe mentali e le infografiche possono essere scaricate, i contenuti audio e video sono condivisibili tramite link. Questo significa che il lavoro svolto nel notebook non resta confinato al suo interno ma può raggiungere destinatari che non hanno accesso diretto allo strumento.
3 – Trovare fonti: ricerca rapida e deep research
Oltre al caricamento diretto di materiali già in possesso dell’utente, NotebookLM offre strumenti integrati per trovare nuove fonti da importare. La ricerca può avvenire in due ambiti, sul web oppure su Google Drive se collegato allo stesso account.
Per la ricerca sul web sono disponibili due modalità con logiche diverse. La ricerca rapida funziona come ci si aspetterebbe da un motore di ricerca, si inserisce una descrizione di ciò che si cerca e si ottiene una lista di risultati potenzialmente rilevanti. La deep research effettua invece un’esplorazione più estesa, analizzando l’argomento in profondità prima di presentare i risultati. In entrambi i casi NotebookLM mostra un’anteprima delle fonti trovate e lascia all’utente la decisione su cosa importare nel notebook. Nulla viene aggiunto automaticamente.
La ricerca su Google Drive è particolarmente utile per chi ha già una raccolta di documenti organizzata nel proprio spazio cloud. Permette di individuare rapidamente materiali pertinenti senza doverli cercare manualmente tra le cartelle e scaricarli per poi caricarli nel notebook.
La descrizione della ricerca può includere anche gli operatori di ricerca avanzata di Google, come “site:” per limitare i risultati a un dominio specifico o “filetype:” per cercare solo determinati tipi di file. È una possibilità che amplia la precisione della ricerca per chi ha familiarità con questi strumenti, ma non è necessaria per un uso efficace.
Ciò che conta è formulare bene la descrizione nel campo di ricerca, perché è quella a determinare i risultati proposti.
Un punto da sottolineare, e che richiama quanto detto nell’articolo precedente sulla distinzione tra le due fasi di lavoro. La ricerca di fonti appartiene alla fase di acquisizione, quella in cui il notebook è aperto verso l’esterno. Una volta che le fonti sono state importate, l’ambiente si chiude e ogni elaborazione avviene esclusivamente sui materiali presenti. Questa separazione resta il principio operativo di NotebookLM, indipendentemente da come le fonti sono state raccolte.
4 – Esplorare le fonti: la guida e la selezione
Dopo aver caricato i materiali il passo naturale sarebbe iniziare a porre domande. Ma prima vale la pena fermarsi un momento nella colonna delle fonti, perché offre strumenti per orientarsi che possono rendere il lavoro successivo più efficace.
Cliccando su una singola fonte nell’elenco si apre una vista dedicata, la guida della fonte. In alto compare un riepilogo che sintetizza il contenuto del documento, utile per avere rapidamente un’idea di cosa contiene senza doverlo rileggere integralmente. Sotto il riepilogo lo strumento propone una serie di temi principali identificati nel documento, ciascuno presentato come un pulsante cliccabile. Selezionando uno di questi temi si avvia automaticamente una conversazione nella chat, già orientata su quell’argomento specifico.
È un modo per esplorare un documento senza dover formulare domande da zero. Invece di chiedersi «cosa potrei chiedere a questo testo?» si parte dai temi che lo strumento ha individuato e si procede da lì, approfondendo ciò che interessa. Per chi si avvicina a NotebookLM per la prima volta è anche un buon punto di partenza per capire come funziona l’interazione.
La guida della fonte ha anche una funzione pratica di verifica. Se il riepilogo e i temi proposti non corrispondono a ciò che ci si aspettava dal documento potrebbe essere un segnale: forse il materiale non contiene realmente le informazioni che si pensava, o forse il formato ha creato problemi nell’importazione.
L’altro strumento di orientamento, già menzionato nella sezione precedente, è la selezione delle fonti. Prima di porre una domanda nella chat è possibile scegliere quali fonti includere nell’analisi e quali escludere. Se il Notebook contiene documenti di natura o periodi diversi, questa possibilità permette di concentrare le risposte su un sottoinsieme pertinente. Si possono per esempio selezionare solo i documenti di un determinato anno, oppure solo quelli relativi a un argomento specifico, e ottenere risposte che attingono esclusivamente a quei materiali.
Combinando guida delle fonti e selezione mirata si entra nella chat con un’idea più chiara di cosa contengono i materiali e su quali concentrarsi. È un passaggio che non richiede molto tempo ma che migliora la qualità dell’interazione successiva.
5 – Interagire con i contenuti: la chat
La colonna centrale dell’interfaccia è lo spazio in cui il lavoro con i materiali prende forma concretamente. Qui si pongono domande, si richiedono analisi, si esplorano i contenuti attraverso una conversazione con l’intelligenza artificiale. È la funzionalità che si usa più spesso e quella da cui dipende gran parte del valore pratico dello strumento.
La chat funziona come ci si aspetterebbe, si scrive una domanda o una richiesta nel campo di testo e si ottiene una risposta. La differenza rispetto a un chatbot generalista, già discussa nell’articolo precedente, è che ogni risposta attinge esclusivamente ai materiali presenti nel notebook. Ma c’è un aspetto ulteriore che merita attenzione: il modo in cui NotebookLM documenta le proprie risposte.
Ogni affermazione contenuta nella risposta è accompagnata da riferimenti numerici che rimandano ai passaggi specifici delle fonti da cui l’informazione è stata estratta. Cliccando su questi riferimenti si accede direttamente al punto del documento originale, permettendo di verificare il contesto da cui proviene l’informazione. Non è un dettaglio tecnico ma un elemento che cambia il modo di lavorare, invece di fidarsi della risposta o di doverla verificare cercando manualmente nei documenti, il percorso di verifica è integrato nell’interazione stessa. Per chi lavora con documenti che richiedono precisione, come regolamenti, cataloghi o materiali normativi, è una caratteristica di valore pratico immediato.
La qualità delle risposte dipende in buona parte da come vengono formulate le domande. Non servono competenze tecniche particolari, ma alcune accortezze migliorano sensibilmente i risultati. Domande specifiche producono risposte più utili di domande generiche: «quali sono i criteri di catalogazione descritti nel documento X?» funziona meglio di «parlami della catalogazione». Chiedere esplicitamente di confrontare informazioni provenienti da fonti diverse, di sintetizzare un argomento o di identificare differenze tra documenti orienta lo strumento verso il tipo di elaborazione desiderata.
Configurare il comportamento della chat
NotebookLM permette di personalizzare il modo in cui la chat risponde, attraverso tre opzioni di comportamento.
La modalità predefinita è quella che si ottiene senza alcuna configurazione: lo strumento risponde in modo diretto e informativo, adattandosi alla domanda.
La modalità guida all’apprendimento cambia l’approccio: invece di fornire risposte dirette lo strumento tende a guidare l’utente verso la comprensione, ponendo a sua volta domande e suggerendo percorsi di ragionamento. È pensata per contesti didattici in cui l’obiettivo non è ottenere l’informazione ma comprendere il materiale.
La terza opzione è la più flessibile. Attraverso un prompt personalizzato, che può arrivare fino a 10.000 caratteri, si può definire in dettaglio come lo strumento deve comportarsi: quale tono usare, a quale pubblico rivolgersi, su quali aspetti concentrarsi, cosa includere o escludere dalle risposte. Il prompt rimane attivo per tutta la durata del lavoro nel notebook, influenzando ogni risposta successiva.
Questa possibilità di personalizzazione merita qualche esempio concreto. Un bibliotecario potrebbe configurare la chat per rispondere come se si rivolgesse a utenti non specialisti, usando un linguaggio accessibile e fornendo sempre il contesto necessario per comprendere le informazioni. Oppure potrebbe impostare il comportamento in modo che ogni risposta includa i riferimenti bibliografici completi delle fonti citate. O ancora, per un notebook dedicato a materiali in lingua straniera, il prompt potrebbe richiedere che le risposte vengano sempre fornite in italiano, con traduzione dei passaggi citati.
Oltre al comportamento è possibile regolare la lunghezza delle risposte, scegliendo tra risposte più concise o più dettagliate a seconda delle esigenze.
La conversazione viene salvata automaticamente nel notebook. Questo significa che riprendendo il lavoro in un momento successivo si ritrova lo storico delle domande e delle risposte, permettendo di proseguire da dove si era interrotto o di rivedere elaborazioni precedenti.
6 – Generare output: gli strumenti di Studio
Fino a questo punto il lavoro in NotebookLM segue un percorso che altri strumenti basati sull’intelligenza artificiale offrono in forme simili: si caricano documenti, si pongono domande, si ottengono risposte. La colonna di destra, chiamata Studio, è dove NotebookLM si distingue in modo più netto. Non si tratta più di interrogare i contenuti ma di trasformarli in prodotti finiti, utilizzabili in contesti diversi e per destinatari diversi.
Gli strumenti disponibili in Studio sono numerosi. Piuttosto che elencarli uno dopo l’altro conviene raggrupparli per tipo di utilizzo, concentrandosi su quando ciascuno è utile e cosa ci si può aspettare come risultato. Per i dettagli su ogni singola opzione di configurazione esiste il manuale operativo; qui l’obiettivo è dare al lettore una mappa delle possibilità.
Contenuti audio e video
NotebookLM può trasformare i materiali caricati in contenuti multimediali, un tipo di output che sarebbe difficile e costoso da produrre manualmente.
L’overview audio genera una conversazione tra due voci sintetiche che discutono i contenuti del notebook. Non si tratta di una semplice lettura del testo ma di un dialogo costruito, in cui le voci si alternano per spiegare, commentare e approfondire gli argomenti presenti nelle fonti. Sono disponibili diversi formati: l’approfondimento, che esplora il tema in modo esteso; il formato breve, più sintetico; la critica, che analizza i materiali in chiave valutativa; il dibattito, che presenta prospettive diverse sugli stessi contenuti. La lingua e l’orientamento del contenuto possono essere personalizzati attraverso un prompt.
L’overview video produce un contenuto visivo in cui una figura generata dall’intelligenza artificiale presenta i materiali, accompagnata da elementi grafici. Anche in questo caso sono disponibili varianti per durata e stile.
Questi strumenti sono particolarmente utili quando si vuole rendere accessibile un corpus documentale a un pubblico che non lo leggerebbe direttamente. Una raccolta di documenti tecnici o normativi può diventare un podcast ascoltabile o un breve video di presentazione, mantenendo il legame con le fonti originali.
Sintesi e analisi
Un secondo gruppo di strumenti è orientato alla produzione di documenti scritti e visualizzazioni che organizzano le informazioni contenute nelle fonti.
Il report genera un documento testuale a partire dai materiali del notebook. La funzionalità offre diversi approcci: il formato libero lascia all’utente la possibilità di specificare attraverso un prompt che tipo di documento produrre; il riepilogo condensa i contenuti principali; la guida allo studio li organizza in forma didattica; il post per il blog li rielabora in un formato adatto alla pubblicazione online. Il formato libero è il più versatile, perché attraverso il prompt si può orientare la generazione verso qualsiasi tipo di documento, dall’analisi comparativa alla relazione tematica.
La mappa mentale produce una rappresentazione visiva delle relazioni tra i concetti presenti nelle fonti. La mappa è interattiva, i nodi sono cliccabili e rimandano ai contenuti collegati. Può essere esportata per l’uso in altri contesti. È utile per avere una visione d’insieme della struttura informativa di un corpus documentale, specialmente quando si lavora con molte fonti e si ha bisogno di capire come i temi si collegano tra loro.
La tabella dati è un’aggiunta recente che organizza informazioni estratte dalle fonti in formato strutturato, con righe e colonne. Il risultato è esportabile in Google Sheets. È lo strumento da usare quando i contenuti si prestano a una lettura tabulare, per esempio per confrontare caratteristiche, compilare inventari o organizzare dati che nelle fonti originali sono dispersi in forma narrativa.
Strumenti didattici
NotebookLM include strumenti pensati specificamente per l’apprendimento e la verifica delle conoscenze.
Le flashcard generano coppie domanda-risposta a partire dai contenuti delle fonti. I quiz producono domande a risposta multipla con la possibilità di verificare immediatamente la correttezza della propria risposta e ottenere una spiegazione. Entrambi gli strumenti possono essere personalizzati per numero di elementi, livello di difficoltà e argomento specifico.
L’utilità di questi strumenti va oltre lo studio individuale. In un contesto bibliotecario possono servire per preparare materiali di verifica su temi specifici, per creare attività interattive da proporre agli utenti o per sintetizzare i punti chiave di una raccolta documentale in un formato che facilita la memorizzazione.
Strumenti di presentazione
L’ultimo gruppo comprende strumenti che producono output visivi pronti per la comunicazione.
L’infografica genera una rappresentazione visiva dei contenuti, personalizzabile per orientamento, livello di dettaglio e stile. È utile quando si vuole comunicare il contenuto di un insieme di documenti in un formato immediatamente leggibile, adatto a essere esposto, condiviso o inserito in un contesto comunicativo.
La presentazione produce un insieme di slide a partire dalle fonti, disponibile in versione dettagliata o in versione per il presentatore con note aggiuntive. Il risultato è esportabile e utilizzabile come base per interventi, riunioni o momenti formativi.
Un aspetto trasversale
Tutti gli strumenti di Studio condividono una caratteristica che vale la pena sottolineare: i contenuti generati derivano esclusivamente dalle fonti presenti nel notebook. Il principio che abbiamo visto per la chat vale anche qui. Un podcast audio, una mappa mentale, un quiz non attingono a conoscenze esterne ma rielaborano in formati diversi ciò che l’utente ha scelto di includere nel proprio spazio di lavoro. Questo significa che la qualità degli output dipende dalla qualità e dalla completezza delle fonti, ma anche che ogni output è verificabile risalendo ai materiali di partenza.
7 – Un percorso di lavoro: dall’idea al risultato
Le sezioni precedenti hanno presentato le funzionalità di NotebookLM una alla volta, ciascuna con la propria logica e i propri utilizzi. Nella pratica quotidiana questi strumenti non si usano in isolamento ma si combinano in sequenze che dipendono dall’obiettivo del momento. Vale la pena vedere come si compone un percorso di lavoro completo, per rendere concreta la progressione che l’articolo ha descritto.
Immaginiamo una situazione plausibile nel contesto bibliotecario. Una biblioteca riceve l’incarico di preparare materiali informativi su un tema specifico, per esempio le risorse disponibili per l’orientamento professionale dei giovani. I documenti di partenza sono diversi: alcune guide istituzionali in PDF, un paio di registrazioni audio di incontri informativi già realizzati, qualche pagina web di servizi territoriali.
Il primo passo è creare un notebook dedicato e caricare questi materiali. I PDF e le pagine web diventano immediatamente interrogabili; per le registrazioni audio NotebookLM genera le trascrizioni, rendendo disponibile anche quel contenuto. Se servono materiali aggiuntivi la ricerca integrata permette di trovarne altri sul web o su Google Drive e importarli direttamente.
Con le fonti caricate si passa all’esplorazione. Le guide delle singole fonti aiutano a capire cosa contiene ciascun documento. La selezione mirata permette di concentrare le domande su sottoinsiemi specifici, per esempio solo sulle guide istituzionali o solo sulle trascrizioni degli incontri. Attraverso la chat si possono confrontare le informazioni provenienti da fonti diverse, identificare sovrapposizioni o lacune, chiedere sintesi su aspetti particolari.
A questo punto i materiali sono stati esplorati e compresi. Lo stesso corpus documentale può ora generare output diversi per destinatari diversi. Un report in formato riepilogo fornisce una sintesi per uso interno, da condividere con i colleghi. Un’overview audio trasforma i contenuti in un podcast che gli utenti della biblioteca possono ascoltare. Una presentazione produce le slide per un evento informativo. Una mappa mentale offre una visione d’insieme delle risorse disponibili, utilizzabile sia come strumento di lavoro sia come materiale da esporre.
Ogni output prodotto attinge alle stesse fonti ma le rielabora in una forma adatta al contesto. Il lavoro di raccolta e analisi viene fatto una volta sola; la trasformazione in prodotti diversi è il passaggio successivo, che NotebookLM rende accessibile senza richiedere competenze tecniche specifiche per ciascun formato.
Questo esempio mostra il percorso, ma le combinazioni possibili sono molte. L’articolo successivo ne esplorerà alcune in dettaglio, presentando scenari d’uso specifici per il contesto bibliotecario e mostrando come lo strumento si integra nelle pratiche di lavoro esistenti.
Paolo Dalprato
- Leggi il primo capitolo del 2 febbraio 2026
- Leggi il terzo capitolo del 16 febbraio 2026
- Leggi il quarto capitolo del 23 febbraio 2026