Tôi từng bắt đầu mỗi ngày làm việc trong sự hỗn loạn. Màn hình máy tính của tôi tràn ngập sự lộn xộn. Hàng chục tab đang mở, ghi chú rải rác trên các ứng dụng và hộp thư đến đầy ắp. Ngay cả trước khi hoàn thành bất kỳ công việc thực sự nào, tôi đã cảm thấy bị tụt lại phía sau.
Tâm lý học gọi đây là Hiệu ứng Zeigarnik. Bộ não chúng ta bám víu vào các nhiệm vụ chưa hoàn thành và phá hủy sự tập trung. Việc khám phá NotebookLM đã thay đổi mọi thứ.
Dưới đây là cách tôi sử dụng NotebookLM để loại bỏ sự lộn xộn, kèm theo các ví dụ từ thói quen hàng ngày của tôi.
Một sổ tay giờ đây thay thế hàng tá tài liệu rải rác
NotebookLM đã giúp tôi giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của sự hỗn loạn kỹ thuật số của mình. Thông tin rải rác trên các tài liệu và nền tảng gây ra gánh nặng tinh thần. Việc tìm kiếm những gì tôi cần hoặc nhớ lại nó ở đâu đã làm mất đi sự tập trung của tôi.
Nhiều người cũng gặp phải vấn đề tương tự. Steven Johnson, một tác giả và nhà công nghệ trong nhóm NotebookLM, cho biết:
Tất cả chúng ta đều gặp phải vấn đề này: khi đang làm việc gì đó, thông tin chúng ta cần lại nằm rải rác trong các thư mục trên máy tính, các tab và bất cứ nơi nào khác.
Đây chính là mục đích của NotebookLM. Kết nối tất cả những điểm rải rác đó.
Giờ đây, tôi nhập tất cả dữ liệu của mình vào một dự án NotebookLM và truy vấn chúng cùng một lúc. Tôi có thể yêu cầu nó xác định các chủ đề chung của các nguồn này hoặc liệt kê kết luận của từng tác giả về Chủ đề X.
NotebookLM là điểm tham chiếu của tôi. Nó tổng hợp câu trả lời từ tất cả các tài liệu liên quan, nhờ đó não tôi không còn đánh dấu các nhiệm vụ chưa hoàn thành nữa.
Tôi không còn phải nhảy giữa các ứng dụng nữa
Trước đây, nếu muốn thu thập thông tin cho một bài đăng blog, tôi có thể sao chép và dán các đoạn vào Google Docs, sử dụng công cụ tóm tắt trên một tệp PDF, ghi chú thủ công trên một tệp khác và liên tục chuyển đổi giữa các cửa sổ.
Giờ đây, AI được tích hợp vào sổ tay nơi chứa các nguồn của tôi. Sự gần gũi này giúp tôi duy trì trạng thái tập trung cao độ.
NotebookLM giúp tôi định hình cách làm việc với thông tin
Việc đặt câu hỏi cho NotebookLM không chỉ giới hạn ở hỏi đáp thông thường. Nó còn định dạng câu trả lời cho bạn.
Tôi đang chuẩn bị cho một bài thuyết trình và có nhiều tài liệu nguồn (ghi chú cuộc họp, kết quả nghiên cứu, dòng thời gian dự án). Tôi yêu cầu NotebookLM tạo một dàn ý các điểm chính dưới dạng gạch đầu dòng, được sắp xếp theo dòng thời gian.
NotebookLM đã trả về một dàn ý rõ ràng, mà tôi dùng để xây dựng các slide. Google cũng đề cập rằng nó có thể biến các nguồn thành FAQ, tài liệu tóm tắt, dòng thời gian, danh sách ưu nhược điểm, hoặc hướng dẫn học tập. Hãy sử dụng định dạng giúp bạn tiêu hóa hoặc trình bày thông tin.
Thậm chí còn có định dạng kiểu podcast âm thanh, nơi AI tạo ra một cuộc đối thoại hoặc lời dẫn từ ghi chú của bạn.
Đây là quy trình làm việc của tôi với NotebookLM
Dưới đây là các ví dụ từ ngày làm việc của tôi cho thấy tác động của NotebookLM. Những ví dụ này cho thấy cách tôi sử dụng NotebookLM cho các công việc phổ biến, thay thế quy trình làm việc cũ kỹ, lộn xộn của tôi.
Nghiên cứu và động não
Một phần lớn công việc của tôi là nghiên cứu các chủ đề mới để viết bài. Tôi đang nghiên cứu về năng suất làm việc từ xa cho một bài đăng blog.
Tôi đã tải lên các nghiên cứu học thuật (PDF), bài báo tin tức và một tài liệu Google Doc chứa ghi chú của mình. Tôi đã đặt những câu hỏi trọng tâm cho NotebookLM.
Ví dụ, tôi yêu cầu NotebookLM liệt kê các yếu tố chính ảnh hưởng đến năng suất làm việc từ xa theo từng nguồn, và các số liệu thống kê được trích dẫn về hiệu suất của những người làm việc từ xa.
Tôi nhận được một danh sách tổng hợp các phát hiện kèm theo tài liệu tham khảo. Điều này đã tạo nên xương sống cho bài viết mà tôi đang thực hiện.
Viết và chỉnh sửa
Đôi khi tôi sử dụng NotebookLM để duy trì sự nhất quán và gợi nhớ nội dung trước đó khi viết các tài liệu hoặc báo cáo dài.
Với một sổ tay dành cho một dự án lớn, chẳng hạn như dàn ý whitepaper và ghi chú tham khảo, tôi hỏi: "Tôi đã đề cập đến điểm X ở đâu đó chưa?" hoặc "Tóm tắt tất cả các điểm về chủ đề Y trong bản nháp."
Điều này giúp đảm bảo tôi không lặp lại bản thân hoặc theo dõi tất cả các luồng. Nó tương tự như cách các tiểu thuyết gia hoặc nhà biên kịch truy vấn ghi chú của họ để đảm bảo tính nhất quán.
Theo dõi nhiệm vụ và theo dõi
NotebookLM không phải là ứng dụng danh sách việc cần làm, nhưng tôi dùng nó để theo dõi kiến thức dự án và quản lý nhiệm vụ.
Tôi hỏi NotebookLM: "Những nhiệm vụ đang chờ xử lý hay câu hỏi còn bỏ ngỏ nào xuất hiện trong biên bản cuộc họp này?" Nó sẽ trích xuất các mục hành động. Tôi lưu chúng vào một ghi chú theo dõi.
Khi tôi xem lại dự án, tôi hỏi: "Điều gì vẫn còn bỏ ngỏ hoặc cần hành động?" NotebookLM cung cấp câu trả lời cập nhật từ các nguồn mới nhất.
Chuẩn bị cuộc họp
NotebookLM hỗ trợ chuẩn bị cuộc họp, điều mà tôi sử dụng thường xuyên.
Trước các cuộc họp, tôi tải chương trình nghị sự và tài liệu đọc trước vào một dự án NotebookLM. Sau đó, tôi hỏi những thông tin cơ bản nào tôi nên biết, tóm tắt các điểm chính và đề xuất các câu hỏi cho khách hàng.
AI tóm tắt tài liệu và gợi ý các điểm thảo luận hoặc câu hỏi.
Chưa hoàn hảo, nhưng chắc chắn đã giúp ích
NotebookLM vẫn còn chỗ để cải thiện. Tôi đã gặp phải một số lỗi nhỏ và phản hồi không chính xác.
Mặc dù còn một số điểm chưa hoàn thiện, NotebookLM đã chứng tỏ AI giá trị như thế nào trong cuộc sống hàng ngày của tôi, và tôi mong đợi những cải tiến trong tương lai.
Tôi rất biết ơn khi có công nghệ hỗ trợ này bên cạnh. Nó đã biến ngày làm việc của tôi từ một mớ hỗn độn thành một thứ có cấu trúc và điềm tĩnh hơn.
