Se você acompanha a cobertura de IA do XDA, sabe que adoramos o NotebookLM. Temos relatado a ferramenta desde seus primeiros dias no Google Labs e estamos sempre procurando maneiras novas (e muitas vezes um pouco inusitadas) de alcançar novas ferramentas. Muitos dos artigos do NotebookLM que você encontrará no site foram escritos por mim e geralmente só tenho coisas boas a dizer sobre a ferramenta.
Embora você encontre decepções ocasionais, elas sempre foram a exceção. Além disso, é natural ter algumas dúvidas de vez em quando sobre uma ferramenta na qual você acredita profundamente. No entanto, sinto que o NotebookLM, pelo qual tenho lutado desde o primeiro dia, está desaparecendo cada vez mais a cada atualização.
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Parece que o NotebookLM está escapando de si mesmo
Não é você, NotebookLM, é… na verdade é você
Quando o Google lançou o Projeto Tailwind pela primeira vez com seu novo nome, NotebookLM, a empresa explicou que tudo se baseava em um problema muito humano: é difícil passar da informação ao insight. Estamos todos nos afogando em fontes, e o verdadeiro trabalho é sintetizar fatos e ideias a partir delas, fazendo conexões relevantes. NotebookLM foi a resposta do Google para esse problema. A forma como isto foi conseguido foi justificada. Em vez de ser apenas mais um chatbot que sabia um pouco sobre tudo, o NotebookLM permite “fundamentar” um modelo de linguagem em suas notas e fontes. Dessa forma, você criou uma IA personalizada que conhece apenas o material que é importante para você.
Essa foi a principal diferença que o próprio Google identificou entre o NotebookLM e um chatbot de IA tradicional, e impressionou muitos (inclusive eu) sobre a ferramenta. Em vez de fornecer informações da web e dados de treinamento mais amplos, o modelo se limitava ao que você alimentava e nada mais. Não se tratava apenas de manter a ordem, mas também da resposta do Google ao problema de confiança que assola todos os outros chatbots até hoje. Como o modelo só poderia ser obtido de suas fontes, o risco de descobrir algo com certeza foi drasticamente reduzido. Além disso, cada resposta vinha com citações que indicavam exatamente de onde o modelo de IA obtinha suas informações. Dessa forma, você nunca teria que adivinhar de onde vinha a resposta. Se NotebookLM lhe disse algo, você pode clicar diretamente e comparar com o original.
Portanto, o aterramento não era uma das muitas funções. Foi isso que tornou a ferramenta o que ela era e o que separou o NotebookLM das demais ferramentas de IA. Revisões de áudio, análises de vídeo, mapas mentais e apresentações de slides vieram depois. NotebookLM começou com uma interface simples onde você poderia fazer upload de um documento e interagir com ele diretamente via chat de texto. Tudo o que aconteceu depois disso foi construído sobre esta base. Durante muito tempo foi construído em torno dele e nunca às suas custas. Infelizmente, isso parece ter mudado um pouco ultimamente.
Tudo começou com Discover Sources
O recurso que estou elogiando é aquele ao qual eu deveria ter prestado atenção
Bem, não estou de forma alguma sugerindo que o NotebookLM acordou uma manhã e abandonou tudo o que o tornava bom. A mudança foi gradual e, claro, aplaudi algumas partes dela à medida que acontecia. Se eu tivesse que apontar o primeiro crack, seria o recurso Descobrir Fontes que a empresa lançou em abril de 2025. Até esse recurso, você sempre tinha que preencher o caderno sozinho. Você tinha que inserir arquivos PDF, Google Docs, links do YouTube, URLs, texto colado e assim por diante. Você simplesmente não podia fazer nada com o notebook até fazê-lo, porque a ferramenta não tinha nada com que trabalhar. Discover Sources mudou isso. Em vez de pesquisar manualmente o material, agora você pode simplesmente descrever o que está procurando e deixar o NotebookLM pesquisar na web para você. Este recurso é desenvolvido pela Gemini (obviamente) e seleciona até 10 fontes sugeridas com base no seu tópico. Você pode decidir se deseja importar para o seu caderno as fontes que encontrar e exatamente aquelas que cortou. Nada é puxado sem a sua palavra.
Embora eu estivesse animado com isso quando foi lançado, mencionei em meu artigo de notícias anunciando o recurso que parte de mim estava preocupada que o NotebookLM pudesse começar a ter alucinações com informações. Em retrospecto, essas preocupações apontavam para algo maior do que eu imaginava na época.
O que você precisa entender aqui é que toda a etapa de confiabilidade do NotebookLM é baseada em uma versão silenciosa de “entra lixo, sai lixo”. Se o modelo pudesse extrair apenas das fontes que você inseriu nele, então a qualidade da saída seria limitada pela qualidade da sua entrada – e o mais importante, você controlava essa entrada. Você sabia de onde vinha cada fonte porque escolheu cada fonte. O modelo não poderia surpreendê-lo com nada estranho porque não tinha nada com que trabalhar além da sua pilha.
Descobrir fontes mudou isso. Sim, você ainda marcou as caixas de quais resultados importar, portanto, no papel, você manteve o controle. Mas a descoberta, a parte que decide o que entra no seu campo de visão, agora foi feita pela mesma IA contra a qual o NotebookLM se definiu. Você criou uma seleção a partir de uma lista criada por outra pessoa. É uma inversão sutil, mas verdadeira, da premissa original: uma ferramenta que foi projetada para limitar o que você trazia começou a lhe dar coisas.
Discover Sources foi seguido por recursos como Deep Research. A Deep Research pegou a ideia do Discover Sources e a levou significativamente mais longe. Em vez de apenas selecionar as fontes para você, ele responde à sua pergunta, cria um plano de pesquisa e vasculha centenas de sites em seu nome, refinando sua pesquisa até gerar um relatório organizado e baseado nas fontes em minutos. Em outras palavras, uma ferramenta que antes esperava que você entregasse tudo agora pode ser executada, fazer a leitura sozinha e voltar com um briefing completo.
Também aqui o instinto de fundamentação do NotebookLM não desapareceu completamente. O relatório tem suas fontes anexadas e você pode adicionar o relatório e essas fontes diretamente ao seu bloco de notas para poder acompanhar a origem de tudo. No entanto, este também foi claramente o ponto em que o NotebookLM fez a transição de uma ferramenta que extrai respostas das informações que você fornece para uma que traz as informações para você e decide o que merece sua atenção. Se você pensar bem, todo o tom do NotebookLM é basicamente invertido.
O passo inicial foi você decidir o que o NotebookLM poderia ver e o modelo só funcionaria com isso. A Deep Research mudou a ordem das operações. Agora o modelo faz a busca, seleciona o que considera importante e lhe dá uma mensagem finalizada. Você ainda está examinando as fontes e escolhendo o que manter, mas está analisando a seleção da IA em vez de fazer a seleção sozinho.
A atualização mais recente do NotebookLM vai até o fim
Ele pode escrever código agora, porque é claro que pode
Os recursos que o Google adicionou ao NotebookLM meses atrás certamente não foram o que me levou a escrever este artigo. Se fosse esse o caso, este artigo já teria sido publicado há meses. A atualização de junho de 2026, que o Google descreveu como a maior atualização do NotebookLMfoi o que finalmente me derrubou. Em 8 de junho, o Google fez um anúncio que essencialmente mudou o NotebookLM de uma ferramenta pura de análise de documentos para um agente de pesquisa autônomo que pode escrever código, navegar na web e produzir relatórios para download. Agora rodando Gemini 3.5 e Antigravity, cada notebook vem com um computador em nuvem seguro que pode escrever e executar código para análises mais profundas, bem como acesso a mais de 100 habilidades de software selecionadas.
E lembra como mencionei minhas reservas sobre o recurso Discover Sources adicionado no NotebookLM? Infelizmente, esta atualização não apenas mantém essa ideia, mas acrescenta toda a experiência. Você não precisa mais começar com uma pilha de documentos. Agora você pode começar com uma única pergunta ou ideia vaga, e o NotebookLM irá pesquisar, recomendar e organizar fontes para você, criando um caderno antes de você adicionar qualquer coisa. Você ainda é quem verifica o que é incluído e o que é cotado, para que o controle não desapareça. Mas infelizmente o padrão foi oficialmente alterado.
Sinto falta do NotebookLM original
Quanto a esta atualização, embora a capacidade do NotebookLM de escrever e executar código seja certamente impressionante, não vejo realmente por que isso precisa ser feito. O Google parece estar tentando amontoar todos os recursos possíveis no mesmo produto, independentemente de ele realmente pertencer a ele ou não. NotebookLM era uma ferramenta de pesquisa e anotações. Passei a entender minhas fontes em vez de executar Python nelas! O NotebookLM original era bom precisamente porque fazia uma coisa e bem. Ele sabia o que era. Desde então, cada atualização adicionou algo verdadeiramente capaz, mas quanto mais é capaz, menos parece que tem um centro.
