506
NOTEBOOKLM VÀ 5 ĐIỀU CÓ THỂ BẠN CHƯA NGHE?
Sáng nay ngồi chia sẻ 1:1 với ông anh ở HN, mình lại thấy rõ hơn một điều: Không phải công cụ AI nào cũng cần học, mà là chọn đúng 1-2 cái rồi vọc cho thật sâu.
NotebookLM – đây là công cụ mà mình nghĩ nó xứng đáng để bạn dành thời gian đầu tư.
Nhưng đừng vội hào hứng, để mình kể thật – cả mặt ngon lẫn mặt… đắng.
CASE: ANH HN VÀ KỲ VỌNG “TỰ ĐỘNG HÓA MỌI THỨ”
Ông anh này có cả kho tài liệu trên Drive – từ file nghiên cứu, báo cáo khách hàng, đến các bài viết đã lưu. Anh ấy nghĩ: “À, vậy cho hết vào NotebookLM là xong, nó sẽ tự động sắp xếp giúp mình.”
Mình cười và mình cũng từng nghĩ vậy.
NotebookLM không phải phép màu. Nó chỉ giỏi khi BẠN biết mình cần gì. Nếu bạn còn mơ hồ về mục tiêu, thì nó cũng chỉ… lơ mơ theo thôi.
Đây là 5 điều thực tế mình note – có cái làm mình bất ngờ, có cái làm mình thất vọng:
1. BẠN PHẢI BIẾT HỎI – KHÔNG THÌ CHỈ ĐƯỢC CÂU TRẢ LỜI… VÔ DỤNG
NotebookLM sẽ đọc hết tài liệu của bạn và trả lời câu hỏi. Vấn đề là: đa số người không biết đặt câu hỏi đúng.
Mình từng hỏi: “Tóm tắt tài liệu này”. Nó cho ra cái tóm tắt dài 3 trang, mình đọc xong vẫn chả biết bắt đầu từ đâu.
Lãng phí 10 phút.
Sau đó mình đổi cách hỏi: “3 hidden need chính về hành vi mua hàng, hành vi sử dụng của khách nữ 30-40 tuổi trong tài liệu này, sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng đến quyết định mua”.
Lần này? Output dùng được luôn.
Vấn đề không phải ở công cụ. Vấn đề là bạn phải rõ ràng với bản thân mình trước. Nếu bạn không biết mình cần gì, AI cũng không biết nên cho bạn cái gì.
Quy tắc nhỏ: Dành 70% thời gian nghĩ câu hỏi, chỉ 30% chờ đáp án.
2. PODCAST TIẾNG VIỆT – CÓ, NHƯNG CHẤT LƯỢNG LÀ CHUYỆN KHÁC
NotebookLM tạo được podcast tiếng Việt. Đúng vậy, bạn đọc không nhầm. Dù tài liệu của bạn là tiếng gì, nó vẫn sinh ra được podcast 2 người nói chuyện bằng tiếng Việt. (Và trên điện thoại, bạn còn can thiệp được vào đoạn hội thoại này)
Nhưng đây là điều họ không nói cho bạn: Chất lượng phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng tài liệu đầu vào.
Uổng thời gian nếu bạn phó mặc tài liệu chưa rõ ràng và ngồi chờ 15’ podcast tạo ra.
Có lần, mình cho nó báo cáo nghiên cứu thị trường chi tiết, có số liệu cụ thể, kèm thêm tinh chỉnh về mục đích, nội dung cần tập trung.
Podcast lần này? Nghe như 2 chuyên gia đang phân tích, dễ tiếp thu, mình nghe xong nắm được hết ý chính.
Podcast là công cụ hay để “ôn lại” kiến thức, nhưng đừng coi nó là cách học chính. Bạn vẫn phải đọc tài liệu gốc ít nhất 1 lần để hiểu ngữ cảnh.
3. MINDMAP, FLASHCARD – “NHÁP” CHỨ CHƯA PHẢI BẢN HOÀN CHỈNH
NotebookLM tạo được mindmap, flashcard tự động. Nghe cool? Đúng, nhưng chỉ dừng ở mức “nháp”.
Mindmap nó tạo thường thiếu logic sâu. Nó liệt kê được các ý chính, nhưng mối liên hệ giữa chúng? Lúc này bạn chỉ có Map, bạn phải tự nghĩ để có Mind cho mình.
Flashcard thì ok cho việc ghi nhớ thuật ngữ cơ bản, nhưng với kiến thức phức tạp cần ngữ cảnh? Chưa đủ.
KINH NGHIỆM CỦA DÂN LƯỜI:
Coi output của NotebookLM như “bản phác thảo”. Nó giúp bạn tiết kiệm được 60% công sức tạo cấu trúc ban đầu.
Nhưng 40% còn lại – chỉnh sửa, thêm góc nhìn cá nhân, sắp xếp lại logic – là việc của bạn.
Đừng mong AI làm hộ 100%. Não bạn mới là sếp, AI chỉ là trợ lý.
4. UPLOAD ĐÚNG FILE – KHÔNG LÀ “GARBAGE IN, GARBAGE OUT”
Sáng nay ông anh HN upload 1 lúc 30 file PDF, toàn là tài liệu linh tinh từ 5-7 năm trước, rồi hỏi: “Tại sao nó trả lời không đúng trọng tâm?”
Mình hỏi lại: “Anh có đọc qua các file đó chưa? Biết chúng nói về gì không?”
Anh ngừng lại. “Ờ… thật ra là chưa.”
Đó. Vấn đề không phải ở NotebookLM, mà ở việc bạn đang kỳ vọng nó “hiểu” thay bạn.
NotebookLM giỏi tổng hợp, nhưng nó không có khả năng “lọc rác” như não người. Bạn cho rác vào thì nó trả rác ra. Đơn giản vậy thôi.
Cách làm đúng: Tạo các notebook riêng theo chủ đề cụ thể – 1 cái cho dự án A, 1 cái cho nghiên cứu thị trường, 1 cái cho học tập cá nhân. Upload file đã qua “sàng lọc” – nghĩa là bạn ít nhất đã đọc lướt, biết nó có giá trị hay không.
Thời gian bạn dành để “chuẩn bị đầu vào” sẽ tạo sự khác biệt ở chất lượng đầu ra.
Không có con đường tắt. (Và nếu có cũng DỄ TẮC)
5. VỌC SÂU MỘT CÔNG CỤ – MẤT TỚI 2 THÁNG, KHÔNG PHẢI 2 NGÀY
Đây là điều khó nhất, cũng là điều ít người chịu thừa nhận.
Tuần đầu mình dùng NotebookLM, mình hào hứng upload lung tung, hỏi đủ kiểu câu hỏi. Kết quả? 70% output không dùng được. Mình bắt đầu nghi ngờ: “Cái này có thực sự hay không, hay chỉ là sự thổi phồng?”
Tuần 2-3, mình bắt đầu hiểu cần phân loại tài liệu rõ ràng hơn, đặt câu hỏi cụ thể hơn. Output cải thiện, nhưng vẫn chưa đạt mức “wow”.
Đến tháng sau? Mình mới thực sự cảm nhận được sự khác biệt. Mình bắt đầu tích hợp NotebookLM vào workflow tự nhiên – chuẩn bị meeting, viết báo cáo, tổng hợp insight từ nhiều nguồn. Lúc này mình mới nghĩ: “Ừ, đáng công.”
Nếu sau 3-4 lần thử mà bạn vẫn thấy không hiệu quả – có thể NotebookLM không phù hợp với cách làm việc của bạn.
Và không sao cả.
Đừng ép bản thân dùng công cụ không hợp chỉ vì “người ta bảo nó hay”.
VẪN NGON, NHƯNG CHỈ KHI BẠN SỐNG CHẬM LẠI
Vấn đề không phải là công cụ, mà là cách chúng ta tiếp cận công cụ.
Chúng ta sống trong thời đại quá nhiều tool, quá nhiều sự thay đổi. Hôm nay xuất hiện tool mới, ngày mai ai cũng share. FOMO khiến chúng ta cứ nhảy từ tool này sang tool khác, học lướt qua rồi bỏ.
Cuối cùng? Không thành thạo cái nào cả.
NotebookLM – hay bất kỳ công cụ AI nào khác – chỉ phát huy giá trị khi bạn cho nó thời gian. Không phải 1-2 ngày hào hứng rồi bỏ. Mà là 1-2 tháng kiên nhẫn vọc, thử, sai, học, rồi tinh chỉnh.
Câu hỏi không phải “Tool nào tốt nhất?”, mà là: “Mình có đủ kiên nhẫn để vọc sâu một tool không?”
Vì sự thật là: 1 tool bạn thành thạo sẽ giải quyết được 80% vấn đề. Còn 10 tool bạn biết lướt qua? Chỉ giải quyết được… 20%.
Bạn thuộc nhóm nào? Người nhảy tool liên tục vì sợ bỏ lỡ? Hay người chịu khó đầu tư thời gian để thành thạo thật sự?
Và nếu bạn chọn “vọc sâu” – bạn sẽ bắt đầu với tool nào?
P/s: cảm ơn bạn đã đọc tới đây, và nội dung tiếp theo về NotebookLM bạn quan tâm về gì?
Bửu Trung – Dân Lười, thích Tối ưu
VÀ PHẦN NÀY THEO CÁCH: TRUNG CHIA SẺ, BẠN NHẬN GIÁ TRỊ, ĐỒNG BÀO MIỀN TRUNG THÊM SẺ CHIA ĐĂNG KÝ & CHIA SẺ
Kết nối cùng Bửu Trung
div style=”background-color: #fff5ed; border: 2px dashed #ff6600; padding: 30px; border-radius: 15px; text-align: center; margin: 20px 0; font-family: sans-serif;”>
🔥 Bạn quan tâm combo với hơn 40 tips tối ưu NotebookLM theo từng vị trí có thể tham khảo ngay tại đây:
