Não existem muitas ferramentas de IA que eu possa elogiar com tanta frequência, e NotebookLM é uma dessas raras exceções. Desde o primeiro dia, o Google NotebookLM me impressionou com seu conceito de basear tudo em suas fontes, em vez de procurar respostas do nada. Ao contrário de muitas outras ferramentas que já me impressionaram e perderam todo o encanto, a equipe vem buscando constantemente novas formas de receber elogios. Visões gerais de vídeos, apresentações de slides, mapas mentais, infográficos e a lista é infinita.
Embora eu tenha apenas coisas boas a dizer sobre a ferramenta, a atualização recente é uma das poucas vezes em que falei abertamente sobre minha decepção com ela. NotebookLM não parece mais ser NotebookLM em muitos aspectos, e tenho a sensação de que o Google está tentando transformá-lo em Gemini (ou GeminiBookLM, como gosto de chamá-lo). No entanto, uma das poucas partes desta atualização que não posso culpar é a execução do código. Depois de experimentar, fiquei realmente impressionado, a ponto de atribuir uma tarefa que normalmente faço sozinho e assisti, não apenas para acompanhar, mas para atualizar algo que poderia ter perdido.
Sim, NotebookLM agora pode escrever e executar código
GeminiBookLM, mas torne-o útil
Dado que tive acesso antecipado a esta atualização específica do NotebookLM, lembro-me de ter ficado tão confuso sobre por que o Google sentiu a necessidade de adicionar a execução de código a uma ferramenta que comercializava como assistente de pesquisa. Pense nisso, não faz sentido. O objetivo do NotebookLM sempre foi ler suas fontes e responder a partir delas, não abrir um terminal e começar a executar scripts. A execução de código parecia uma solução para um problema e o tipo de recurso que é adicionado porque o modelo pode fazer isso, não porque alguém está solicitando.
Desde a atualização de 8 de junho, cada notebook agora vem com um computador em nuvem seguro que permite ao NotebookLM escrever e executar código para exploração mais profunda e análises mais sofisticadas. Cada notebook agora possui um ambiente sandbox isolado anexado a ele, onde a ferramenta grava os scripts (geralmente Python), os executa e retorna a saída para você. Isso muda da descrição de um número para o cálculo.
O melhor engenheiro de recursos do NotebookLM me mostrou a configuração exata e isso faz toda a diferença
Depois de 198 artigos, finalmente perguntei à equipe como eles o usam.
Todas essas são mudanças ocultas. NotebookLM agora funciona com Gemini 3.5 e Antigravity, fornecendo informações mais precisas e confiáveis e melhor visibilidade do seu processo de pensamento. A nuvem é onde o código é executado, e o Gemini 3.5 plus Antigravity é o que permite planejar e gerenciar essa execução. Além da máquina virtual, existem mais de 100 habilidades de software integradas, que são capacidades pré-construídas que a ferramenta alcança no meio da tarefa de descobrir quais são necessárias para o trabalho.
O Google afirma que as recompensas aparecem em seus benchmarks: uma taxa média de vitória de mais de 65% em relação ao sistema anterior em suas cinco principais dimensões de avaliação, incluindo 69,9% em análise de grandes documentos e 78,2% em pesquisa avançada na web e descoberta de fontes.
Os resultados foram muito melhores do que deveriam ser
Meu ceticismo falhou no primeiro teste
Tenho usado o NotebookLM desde seu início, na época do Google Labs, e sei bem no que ele é bom e onde tende a falhar. Tentei usá-lo para programação (também não sei por que) e não foi ótimo. Também o usei para muitas análises de dados e os resultados também não foram tão bons.
Então comecei meus testes com expectativas muito baixas. Para começar a testar, dei algo real. Meu semestre acabou de terminar e entrei em contato com muitos LLMs para ver como seriam minhas notas antes que os resultados oficiais fossem divulgados, inserindo a planilha de resultados da turma e perguntando como seria a curva. É uma tarefa que parece simples, mas não é.
Dei-lhe uma folha de notas de sessão de um dos meus cursos (36 alunos, notas brutas para questionários, apresentações, tarefas e exames) e pedi-lhe que estabelecesse limites de notas baseados em curvas. O mais importante é que dei uma folha bagunçada de propósito. Não havia alunos marcados com “A”, algumas células “Não tentado” e uma entrada que dizia “14 (Repetir)” em vez de um número puro. Eu queria ver se isso realmente contava a bagunça ou apenas ocultava isso silenciosamente.
A primeira coisa que me impressionou não foi o número. Parecia que pensava, e foi isso que o NotebookLM conseguiu com esta nova atualização. Em vez de pular para a resposta, o NotebookLM limpou os dados em voz alta, dizendo exatamente como ele lidava com cada célula suja: quais linhas foram excluídas, quais foram forçadas a zero e por quê. Quando atingiu um aluno completamente ausente, sinalizou-o e puxou-o para fora da curva, em vez de deixar que os zeros diminuíssem a média da sua turma. Cada julgamento foi feito, não oculto.
Então ele pegou algo que eu não tinha. O total de um aluno não correspondia e, em vez de ocultá-lo, o NotebookLM rastreou a causa: seu semestre foi inserido como “14 (Repetir)” e, como era texto, a planilha SUM leu silenciosamente como zero e reduziu seu total final em 14 notas. Em vez de apenas encontrar uma discrepância e reportá-la para mim, explicou o mecanismo, reconstruiu qual deveria ter sido o total e depois voltou e recalculou toda a análise do número corrigido. Curiosamente, eu não pedi para auditar a página. Fez isso sozinho, no meio de outra tarefa.
A partir daí, ele fez o trabalho que eu pedi e fez isso completamente. Realizou estatística descritiva, calculou três modelos de notas diferentes (curva absoluta, média e desvio padrão e curva baseada em classificação) e produziu uma distribuição das notas resultantes para cada um. Ele criou um histograma com bordas destacadas e exportou tudo como um relatório PDF composto e limpo.
A planilha de notas era pessoal, mas eu queria ver como ela tratava os dados com os quais eu estava trabalhando profissionalmente. Então, dei algo maior e mais confuso: um mês de dados de tráfego do software XDA. Foram 147 artigos publicados em um período de duas semanas, com 23 colunas rastreando sessões ativas, duração média da visita, contagem de palavras, distribuições de dispositivos, distribuições geográficas e tags de conteúdo. É o tipo de página na qual eu normalmente passaria uma tarde, e exatamente o tipo de página na qual eu nunca confiaria totalmente em um LLM, porque um número errado enterrado em um resumo é pior do que nenhum.
Novamente, a etapa de limpeza foi onde mostrou seu trabalho. Ele observou que a porcentagem de dispositivos móveis e desktops no conjunto de dados não somava 100%, determinou que os 2,7% faltantes eram tráfego não atribuído de tablets ou outros dispositivos e me disse para não ler os compartilhamentos de dispositivos móveis e computadores como se fossem o quadro completo. A análise em si passou no teste. Ele revelou os melhores e os piores desempenhos em termos de tráfego e engajamento, fez comparações semanais (uma queda de 15,9% no total de sessões atribuída corretamente a uma queda no alcance médio típico, e não a uma pontuação mais baixa) e fez correlações reais, não oculares. Também resultou em algumas estatísticas interessantes e, embora as deixe aqui, foram descobertas que eu não teria descoberto sozinho sem uma tarde de escavação.
O notebook finalmente funciona através seus dados
O que mais se destacou nos meus testes é onde está a execução desse código. O que me impressionou em ambos os testes não foi o fato de mostrar números, mas o fato de capturar coisas que nunca foi solicitado a procurar. Esse instinto de detecção de bugs o torna muito mais poderoso na identificação de tendências do que costumava ser. Anteriormente, o NotebookLM poderia dizer o que seus dados diziam. Agora ele pode detectar dados errados e mostrar padrões que você nunca teria encontrado se não estivesse realmente analisando os números.
Como tudo funciona dentro do NotebookLM, os lucros vão para onde você já está trabalhando. Você pode solicitar que ele gere gráficos, relatórios, mapas mentais, relatórios de áudio e outros resultados diretamente no painel do Studio, para que você possa passar de uma página bagunçada para um resultado limpo e composto, sem nunca sair da ferramenta. Este é um fluxo de trabalho incrivelmente poderoso que transforma o NotebookLM de uma ferramenta que você lê em uma ferramenta com a qual você pode trabalhar.
