NotebookLM, trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI của Google, đã trở thành một trong số ít công cụ trí tuệ nhân tạo có vị trí cố định trong quy trình làm việc hàng ngày của tôi. Mặc dù tôi sử dụng công cụ này cho các tác vụ liên quan đến công việc, nhưng tôi phải thừa nhận rằng mục đích chính của tôi vẫn là học tập. Với tần suất sử dụng NotebookLM thường xuyên và thực tế công việc chiếm một phần đáng kể trong ngày, việc tìm cách tích hợp nó vào quy trình làm việc chuyên nghiệp của tôi là điều hoàn toàn hợp lý.
Gần đây, tôi đã kết hợp công cụ AI này với nhiều ứng dụng năng suất khác mà tôi sử dụng, như Perplexity, Excel, Apple Notes và nhiều hơn nữa. Bất chợt tôi nhận ra một điều: tôi đã thử kết hợp NotebookLM với gần như mọi thứ (thậm chí cả những công cụ không mở thường xuyên), nhưng lại chưa bao giờ nghĩ đến việc kết hợp nó với ứng dụng mà tôi mở và phụ thuộc vào mỗi ngày: Slack.
Tôi sử dụng nền tảng giao tiếp này để kết nối với các đồng nghiệp từ khắp nơi trên thế giới, thuộc tất cả các đội nhóm mà tôi tham gia. Đây là nơi mọi thứ diễn ra, từ những cập nhật nhanh chóng đến các cuộc thảo luận dự án lớn. Vì vậy, tôi đã thực hiện chính xác điều đó: kết hợp NotebookLM với Slack để xem liệu việc tích hợp công cụ AI yêu thích của tôi với ứng dụng giao tiếp được sử dụng nhiều nhất có thực sự tạo ra sự khác biệt hay không.
Giao diện chào mừng của NotebookLM trên màn hình iPad, thể hiện khả năng nghiên cứu AI
NotebookLM Giúp Chắt Lọc Thông Tin Từ Các Cuộc Trò Chuyện Dài Trên Slack
Biến Luồng Thảo Luận Thành Ý Chính Rõ Ràng
NotebookLM có rất nhiều tính năng tuyệt vời, nhưng tính năng yêu thích của tôi luôn là khả năng hoạt động dựa trên nguồn tài liệu cung cấp (source-grounded). Giống như các chatbot AI khác, bạn có thể đặt bất kỳ câu hỏi nào cho NotebookLM. Nhưng không giống như hầu hết, nó chỉ lấy thông tin từ các tài liệu bạn đã thêm vào. Điều này có nghĩa là các phản hồi của nó luôn phù hợp, chính xác và dựa trên chính tài liệu của bạn. Tôi thường xuyên sử dụng tính năng này để xem lại các cuộc trò chuyện trên Slack và nắm bắt ý chính từ các luồng thảo luận dài mà không cần đọc từng tin nhắn.
Tất nhiên, vì đây là một công cụ AI, tôi luôn tránh sử dụng NotebookLM cho các cuộc trò chuyện nhạy cảm liên quan đến thông tin cá nhân, thông tin bí mật của công ty hoặc bất kỳ điều gì mà tôi không cảm thấy thoải mái khi dán vào một nền tảng bên ngoài. Ví dụ, nếu một vài biên tập viên của tôi có một luồng trò chuyện 40 tin nhắn thảo luận về một bài viết nào đó, tôi hoàn toàn sẽ tải nó lên. Việc này hữu ích, ít rủi ro và giúp tôi không phải cuộn qua từng tin nhắn một.
Mặc dù tôi đang tham gia năm không gian làm việc Slack khác nhau, nhưng tôi không sở hữu hay quản lý bất kỳ không gian nào. Điều này có nghĩa là tôi không thể trực tiếp xuất một cuộc trò chuyện Slack dưới dạng tệp .txt. Ngay cả khi tôi có quyền chủ sở hữu hoặc quản trị viên không gian làm việc, tôi cũng sẽ cần xuất toàn bộ các cuộc trò chuyện của không gian làm việc và sau đó tìm kiếm để tìm luồng liên quan, vì Slack không cho phép bạn xuất từng cuộc trò chuyện riêng lẻ.
Vì tôi thường sử dụng NotebookLM để phân tích các cuộc trò chuyện không quá dài, tôi chỉ cần kéo các tin nhắn Slack liên quan, sao chép thủ công và dán vào một Notebook mới. Việc này chỉ mất vài giây, và ngay khi tin nhắn được đưa vào, NotebookLM có thể ngay lập tức bắt đầu trả lời câu hỏi hoặc tạo bản tóm tắt nhanh dựa trên nội dung có sẵn.
Vấn đề khi thực hiện điều này bằng một công cụ AI khác như ChatGPT hoặc Gemini là chúng thường đưa ra ý kiến riêng hoặc giới thiệu thông tin không có trong cuộc trò chuyện gốc. Điều đó có thể hữu ích trong một số trường hợp, nhưng khi tôi chỉ cố gắng hiểu những gì thực sự đã được nói, chứ không phải những gì AI nghĩ đã được nói, thì nó trở nên nhiều nhiễu hơn là hữu ích.
Màn hình máy tính hiển thị NotebookLM đang phân tích các đoạn hội thoại, giúp chắt lọc thông tin từ Slack
Nắm Bắt Nhanh Nội Dung Cuộc Họp Slack Huddles Bị Bỏ Lỡ
Khắc Phục Khó Khăn Với Ghi Chú Cuộc Họp AI
Mặc dù hầu hết các cuộc gọi của tôi trong tuần đều diễn ra trên Google Meet, tôi cũng tham dự một số lượng đáng kể trên Slack Huddles. Trong khi Gemini giúp việc ghi chú cuộc họp trên Google Meet trở nên cực kỳ dễ dàng, mọi thứ lại không đơn giản như vậy với Slack Huddles. Slack cũng có tính năng AI Huddle Notes, nhưng nó chỉ có thể được sử dụng nếu chủ sở hữu hoặc quản trị viên không gian làm việc đã bật Slack AI cho không gian làm việc đó. Thật không may, đây không phải là trường hợp đối với bất kỳ không gian làm việc nào tôi đang tham gia. Và vì tôi cũng không phải là quản trị viên trong bất kỳ không gian nào, tôi không thể tự mình bật tính năng này.
Tôi chưa tìm được công cụ AI vững chắc nào hoạt động trực tiếp trong Slack Huddles, vì vậy hiện tại, tôi dựa vào các giải pháp thay thế. Điều tôi đã làm gần đây là ghi âm cuộc họp để có một bản ghi âm (transcript). Sau đó, tôi tải bản ghi âm này lên NotebookLM, nơi tôi có thể yêu cầu nó tạo ghi chú cuộc họp, tóm tắt cuộc thảo luận hoặc đơn giản là rút ra các mục hành động.
Một lần nữa, vì NotebookLM hoạt động dựa trên nguồn tài liệu, nó sẽ chỉ tham chiếu đến bản ghi âm tôi cung cấp để trả lời bất kỳ truy vấn nào của tôi. Đây không phải là một thiết lập hoàn hảo, nhưng với những hạn chế hiện có, nó là một cách đáng tin cậy và hiệu quả đáng ngạc nhiên để biến các cuộc họp Slack Huddles thành thứ mà tôi có thể xem lại và hành động.
Sơ đồ tư duy tài chính được tạo bởi NotebookLM, minh họa khả năng tổng hợp ghi chú cuộc họp hiệu quả
Tóm Tắt Nhanh Các Cập Nhật Dài, Tiết Kiệm Thời Gian
Công Cụ Đắc Lực Trong Việc Chắt Lọc Thông Tin
Với tốc độ công việc đôi khi rất nhanh, có những lúc tôi muốn nhanh chóng nắm bắt ý chính của một vấn đề trước khi chuyển tiếp. Đó có thể là một thông cáo báo chí dài dường như không có hồi kết, hoặc nhiều bài viết mà tôi đang cố gắng tìm ra một mô hình chung. Trong những trường hợp đó, tôi tải chúng lên NotebookLM và yêu cầu nó phân tích thông tin. Đôi khi, tôi có thể đơn giản yêu cầu nó làm nổi bật các chủ đề lặp lại, rút ra các số liệu quan trọng nhất, tóm tắt các thông số kỹ thuật chính hoặc cho tôi biết “yếu tố gây ấn tượng” của các nguồn tôi cung cấp. Điều này mang lại cho tôi sự yên tâm rằng tôi không bỏ lỡ bất kỳ điều gì quan trọng trước khi chuyển tiếp thông tin đó cho một nhóm hoặc biên tập viên.
Vì tôi thường xuyên phải chuyển tiếp thông điệp, tôi không thể gửi bất cứ thứ gì đi mà không tự mình kiểm tra. Rốt cuộc, AI có thói quen “ảo giác”, và bạn không bao giờ có thể quá cẩn thận. May mắn thay, NotebookLM bao gồm các trích dẫn ngay bên cạnh bất kỳ tuyên bố nào nó đưa ra, và khi di chuột qua chúng, bạn sẽ thấy chính xác phần nào của bản ghi âm mà nó đã lấy thông tin. Điều này giúp việc kiểm tra lại những gì đã được nói dễ dàng hơn nhiều, đặc biệt khi xem xét các tài liệu phức tạp. Đây là một công cụ tiết kiệm thời gian khổng lồ, đặc biệt khi tôi phải xử lý nhiều nội dung cùng lúc và cần trích xuất những thông tin thiết yếu một cách nhanh chóng.
Người dùng đặt câu hỏi cho NotebookLM về các bài viết để tóm tắt và chắt lọc thông tin chính
Sự Kết Hợp Mang Lại Hiệu Quả Tốt Hơn Mong Đợi
Thành thật mà nói, tôi đã có những nghi ngờ về việc kết hợp Slack và NotebookLM. Không giống như với Perplexity, Apple Notes và các công cụ khác mà tôi đã kết hợp với NotebookLM, việc kết nối với Slack là một trải nghiệm khá khác biệt. Nhưng nhìn chung, tôi rất vui vì đã thử, bởi vì nó đã thay đổi quy trình làm việc của tôi theo những cách nhỏ nhưng đầy ý nghĩa.
Việc tích hợp một trợ lý nghiên cứu AI mạnh mẽ như NotebookLM vào nền tảng giao tiếp cốt lõi như Slack không chỉ giúp tôi quản lý thông tin hiệu quả hơn mà còn tối ưu hóa thời gian đáng kể. Đây là một minh chứng rõ ràng cho thấy sức mạnh của AI khi được áp dụng đúng cách vào các công việc hàng ngày, mang lại giá trị thực tiễn cho người dùng.
Bạn đã từng thử kết hợp NotebookLM với các công cụ năng suất của mình chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn hoặc khám phá thêm các bài viết về tối ưu hóa quy trình làm việc bằng AI tại dancongnghe.net!
