Deep Research y NotebookLM: investigar y citar con IA

Hay una escena que se repite: abres una pestaña para entender un tema nuevo y, tres horas después, tienes cuarenta pestañas abiertas, dos PDF sin leer y la sensación de haber aprendido mucho sobre cómo perder el tiempo. La IA promete poner orden, pero conviene saber qué herramienta sirve para qué.

Dos nombres suenan mucho en este terreno: Deep Research y NotebookLM. Se mencionan a menudo en la misma frase, pero no son equivalentes. Deep Research, la función de ChatGPT, parte de una pregunta y sale a buscar. NotebookLM, que ahora se llama Gemini Notebook, parte de tus fuentes y trabaja sobre ellas. Una explora; la otra estudia lo que le das.

Este artículo recorre tres etapas. Primero conoceremos las herramientas: qué hace cada una, cómo se activa y qué límites tiene. Después aprenderemos a usarlas con ejercicios que puedes reproducir paso a paso. Y al final veremos cómo combinarlas, no solo para investigar un tema, sino para algo más interesante: desarrollar criterio propio, incluso frente a aquello que nos parece extraordinario.

Una advertencia de método. Estas herramientas cambian rápido: nombres, planes, límites y menús. Lo que sigue se ha contrastado con la documentación oficial a fecha de 2 de noviembre de 2026. Cuando hable de lo que dice la ayuda oficial lo trataré como hecho documentado. Cuando se trate de lo que el proveedor anuncia, lo señalaré como anuncio, y lo que sea análisis o recomendación editorial lo marcaré como tal. Comprueba siempre qué ofrece tu cuenta antes de dar nada por supuesto.

Deep Research en ChatGPT: una investigación por etapas

En este artículo, Deep Research es la función de ChatGPT; en la interfaz en español puede aparecer como «Investigación profunda». OpenAI la presentó el 2 de febrero de 2025 como una capacidad agente: en lugar de responder de un tirón, investiga en varias etapas sobre la web y elabora un informe documentado. Según ese anuncio, puede buscar, interpretar y sintetizar muchas fuentes, y también trabajar con archivos que aporte el usuario. El propio anuncio añade una advertencia que conviene no olvidar: puede cometer errores o hacer inferencias incorrectas, y le cuesta calibrar su propia confianza, es decir, no siempre sabe cuándo debería dudar.

OpenAI actualizó esa página el 10 de febrero de 2026 para describir novedades: conectar la función con aplicaciones o servidores MCP, restringir la búsqueda a sitios de confianza, seguir el progreso en tiempo real e interrumpir la tarea para afinar el rumbo con nuevas indicaciones o fuentes. Son anuncios del proveedor; lo que veas en tu cuenta depende de tu plan y de tu espacio de trabajo.

La ayuda oficial actual de OpenAI describe un flujo bastante ordenado:

1. Describes el resultado que buscas.
2. Eliges sitios o archivos, cuando proceda. Si tienes aplicaciones conectadas y los permisos lo permiten, aparecen como opciones.
3. ChatGPT propone un plan de investigación que puedes revisar y modificar antes de empezar.
4. Sigues el progreso y, si hace falta, lo interrumpes para ajustar el foco o cambiar las fuentes.
5. Recibes un informe estructurado con citas o enlaces.

Ese tercer paso es el más infravalorado. Que la herramienta te enseñe su plan antes de lanzarse es una oportunidad de oro para corregir el rumbo cuando todavía es barato: quitar una línea que no te interesa, añadir un ángulo que echas en falta o acotar el periodo de tiempo.

Cómo empezar

Según la ayuda oficial, hay tres vías para activarla: escribir /Deepresearch en el cuadro de texto, elegir «Deep research» en el menú de herramientas (el botón +) o seleccionarla en la barra lateral. La que veas dependerá de tu versión y de tu plan. En la guía práctica, más adelante, vemos cómo formular un buen encargo.

Qué puede y qué no puede

Lo que la documentación oficial permite afirmar es lo siguiente:

• Por defecto trabaja con la web pública y con los archivos que subes.
• Con aplicaciones conectadas puede consultar almacenes de documentos, como Google Drive o SharePoint, y datos de servicios especializados, siempre según el plan, la región, la configuración del espacio de trabajo y los permisos concedidos.
• De esas aplicaciones solo realiza acciones de lectura: consulta, no modifica.
• Entrega un informe con citas o enlaces dentro del chat. En la práctica suele poder descargarse en formatos como Markdown, Word o PDF, aunque ese detalle procede de prensa especializada y puede variar con la interfaz.

Y esto es lo que no puede, o no debería asumirse que puede:

• No garantiza que lo que cuenta sea cierto. Es una síntesis de lo que ha encontrado y, como advierte OpenAI, puede equivocarse o inferir mal.
• No sustituye la lectura de las fuentes. Una cita te dice dónde mirar; no prueba que se haya interpretado bien.
• No convierte una previsión en un dato. Si el informe trata de escenarios futuros, son escenarios, no certezas.
• No es igual de buena con todo. Su resultado depende de lo que haya publicado sobre el tema, de cómo lo hayas pedido y de las fuentes a las que tenga acceso.

Disponibilidad y límites

La disponibilidad depende del plan, del país o territorio, del espacio de trabajo y de los permisos de las aplicaciones conectadas. OpenAI ya no publica una cifra única de usos: lo fiable es el contador de tareas restantes que muestra la propia interfaz. Con carácter orientativo, la función es más limitada en los planes Free y Go, más amplia en Plus y máxima en Pro, pero comprueba tu cuenta en lugar de fiarte de esta etiqueta. Fuentes no oficiales indican que, en los planes con asignación fija, el periodo se cuenta desde el primer uso y no desde el día uno del mes; no es un dato de la documentación oficial, así que confirma con el contador.

Deep Research tarda más que una respuesta normal de chat. Conviene lanzarla con calma y con un encargo bien pensado, no a la desesperada para acabar de un plumazo un trabajo para mañana.

NotebookLM, ahora Gemini Notebook: un cuaderno de fuentes

NotebookLM parte de otra idea. En lugar de salir a la web con una pregunta, empiezas con un cuaderno al que importas o seleccionas tus fuentes. La ayuda oficial de Google explica que trabaja con copias o versiones sincronizadas de ese material. Entre los formatos que menciona están Google Docs, Slides y Sheets, PDF, texto, Markdown, páginas web, audio y vídeos públicos de YouTube con subtítulos, todo ello sujeto a límites y disponibilidad. Las fuentes importadas desde Drive pueden sincronizar cambios, y el producto no puede editar ni borrar los archivos originales.

Sobre el nombre: el 16 de julio de 2026, según el anuncio oficial de Google, NotebookLM pasó a llamarse Gemini Notebook. Google lo presenta como un producto independiente centrado en la investigación, aunque más integrado con el ecosistema Gemini. Es un cambio de denominación, no una desaparición. En este artículo uso «NotebookLM» y «Gemini Notebook» para el mismo producto, porque según cuándo y dónde lo abras verás uno u otro nombre. Y como las funciones se despliegan de forma desigual, lo que ves tú puede no coincidir con lo que ve otra persona.

Google también anunció mejoras en junio de 2026, actualizadas en julio: modelos Gemini 3.5 y Antigravity para el chat, un ordenador en la nube seguro por cuaderno donde se puede escribir y ejecutar código, más de cien «skills» y más formatos de salida, como informes, gráficos, hojas de cálculo y diapositivas. Son anuncios del proveedor. Las cifras de mejora que acompañan al anuncio son evaluaciones internas de Google, y el despliegue empezó por los planes más altos (Ultra y algunos clientes de Workspace), con llegada progresiva a otros. Si alguna de esas funciones no aparece en tu cuaderno, no estás haciendo nada mal: puede que aún no te haya llegado.

La misma ayuda de fuentes describe además un puente entre ambas herramientas. En el panel de Fuentes puedes escribir una pregunta de investigación y pedir al cuaderno que descubra fuentes con Fast Research o con Deep Research de Gemini, activando las opciones «Web» y «Deep Research». Después de unos minutos eliges qué resultados importas como fuentes. Es una función para mayores de 18 años y sujeta a límites. Más adelante veremos por qué, para contrastar, conviene usarla con cabeza.

Los límites de uso, según la ayuda de Google sobre límites (enlazada al final), se basan en cómputo y no en un número fijo de mensajes. Dependen de la complejidad de la tarea, del modelo, de la longitud del chat y de las funciones que uses. La cuota se refresca cada cinco horas hasta alcanzar un límite semanal, el chat avisa de cómo vas y, en la versión web, existe la opción de generar más tarde. Google advierte de que esos límites pueden cambiar.

Cómo añadir un vídeo de YouTube como fuente

Desde septiembre de 2024, según el blog de Google (enlazado al final), el producto admite URL públicas de YouTube. Lo que se importa es la transcripción, no el vídeo en sí. Las respuestas pueden llevar citas enlazadas al momento del vídeo y el cuaderno incorpora un reproductor para comprobarlo sin salir de él.

Con la ayuda oficial y el anuncio no tienes la letra pequeña. Fuentes secundarias, como la base de conocimiento de una universidad, describen estas condiciones. Trátalas como comportamiento posible, no garantizado:

• El vídeo debe ser público y tener subtítulos.
• Un vídeo sin voz no sirve.
• Un vídeo recién subido puede tardar en estar disponible.
• Si el vídeo se borra o pasa a privado, la fuente puede dejar de estar accesible.

De que solo se importe la transcripción se deduce una consecuencia (esto es análisis nuestro): lo que se enseña en pantalla, como gráficos, diapositivas o demostraciones, no forma parte de lo que el cuaderno «sabe», y si los subtítulos automáticos fallan, los fallos viajan con la transcripción. Antes de analizar nada, échale un vistazo a la transcripción.

Audio Overviews: cuatro formas de escuchar tus fuentes

Los Audio Overviews son resúmenes en audio generados por IA a partir de tus fuentes. La ayuda oficial recoge cuatro formatos:

• Deep Dive: conversación detallada entre dos locutores. Es el formato por defecto.
• The Brief: resumen breve a cargo de un solo locutor, de menos de dos minutos.
• The Critique: evaluación crítica constructiva del material, a cargo de dos locutores.
• The Debate: debate formal entre dos locutores con perspectivas distintas.

Se generan desde el panel Studio y hace falta permiso de edición sobre el cuaderno. Según la ayuda, puedes elegir el idioma, la longitud (más corta, por defecto o más larga) y escribir un campo de instrucciones para enfocar el episodio o ajustar el nivel de detalle. La prensa especializada añade dos matices prácticos: la personalización se hace antes de generar, de modo que si no te convence hay que borrar y volver a generar, y la longitud ajustable está más disponible en Deep Dive. Es información secundaria, así que comprueba qué te deja hacer tu interfaz.

La advertencia oficial es clara: el audio, voces incluidas, está generado por IA y puede contener inexactitudes o fallos de audio. Sirve para repasar, no para sustituir las fuentes. Y dos voces amables que suenan muy seguras son justo el tipo de cosa que conviene escuchar con una ceja levantada.

Ojo con los nombres: no todos los «Deep Research» son el mismo

Aquí hay un pequeño lío de nombres que conviene aclarar:

• Deep Research de ChatGPT es la función de OpenAI de la que hablamos en la sección anterior.
• Gemini Deep Research es otro producto, de Google. Según su página oficial, está dentro de la app Gemini, navega por la web y, si se le da permiso, también puede consultar contenido del usuario en servicios como Gmail, Drive o Chat, y presenta informes en Canvas. No debe confundirse con el de ChatGPT, ni sus funciones deben atribuirse al otro.
• La opción «Deep Research» dentro del panel de Fuentes del cuaderno es la que mencionábamos antes: busca por ti y, tras tu selección, deja los resultados como fuentes del cuaderno.

Cuando en este artículo hable de Investigación profunda sin más precisión, me refiero a la de ChatGPT. Las otras dos las nombraré con su apellido.

Un ejemplo desde cero: aprender sin ahogarse

Lo que sigue es un escenario ilustrativo, no un testimonio ni un resultado medido.

Imagina a alguien que debe decidir si instalar un sistema de calefacción que no conoce y no sabe ni qué preguntar. Es el momento clásico de Deep Research. Formula un encargo parecido a este:

Quiero entender cómo funciona este sistema de calefacción, qué factores influyen en su coste de instalación y de uso, y qué dudas debería plantear a un instalador antes de decidir. Vivo en un piso de tamaño medio en España. Prioriza organismos oficiales, asociaciones del sector y documentación técnica. Separa lo que son datos de lo que son estimaciones o publicidad. Al final, haz una lista de preguntas para el instalador.

La herramienta propone un plan. Nuestro protagonista lo lee, quita una línea que no le interesa (por ejemplo, la historia del sistema), añade que le preocupa el mantenimiento y lo lanza. Recibe un informe con enlaces. Aún no sabe si todo es correcto, pero ya tiene un mapa y vocabulario para preguntar.

Después viene el trabajo humano: abrir las fuentes, descartar las dudosas y quedarse con documentos fiables, como una guía oficial o una ficha técnica. Con esos documentos monta un cuaderno, hace preguntas acotadas («según estas fuentes, ¿qué diferencia hay entre estos dos tipos de instalación?»), compara textos o pide un resumen para repasarlo. También puede probar un repaso en audio, siempre contrastándolo con los documentos.

El orden importa: primero se explora, luego se selecciona y después se estudia.

Una segunda mirada: usar NotebookLM para pensar críticamente

Hasta aquí, las herramientas nos han ayudado a aprender algo. Ahora vamos a usar una de ellas para algo distinto: examinar lo que ya nos ha convencido.

Seguro que te ha pasado. Ves una entrevista, una conferencia o un vídeo de YouTube y aparece alguien que comunica con tanta convicción, tanta soltura y tanta seguridad que sales con la sensación de haber visto algo extraordinario. Pero comunicar con seguridad no es lo mismo que tener razón. Una buena presentación puede esconder una afirmación sin respaldo, una cifra sin contexto o un salto lógico que, a la velocidad del discurso, ni notamos.

Un cuaderno de fuentes es un buen sitio para frenar esa velocidad. Es un uso que practico desde hace tiempo: cuando un vídeo me convence demasiado, lo llevo a un cuaderno y lo someto a una segunda mirada. El procedimiento es sencillo:

1. Elige un vídeo de YouTube interesante o convincente.
2. Incorpóralo como fuente a un cuaderno nuevo.
3. Pide un análisis crítico de las afirmaciones, los argumentos y las conclusiones de quien habla.
4. Pide que identifique debilidades, afirmaciones insuficientemente justificadas, contradicciones y aspectos discutibles.
5. Cuando la interfaz lo permita, genera un resumen de audio con orientación crítica, el formato The Critique.
6. Escucha, lee y compara perspectivas.

Un ejemplo de petición para el paso 3:

Haz un análisis crítico de lo que se afirma en esta fuente. Para cada afirmación importante indica: qué dice exactamente, qué apoyo ofrece el propio vídeo (datos, estudios, ejemplos) y si es un dato, una predicción, una opinión o una definición ambigua. Señala los saltos de razonamiento y los términos vagos. Después, indica también cuáles son los argumentos más sólidos del autor.

Fíjate en la última frase. Pedir también lo mejor del argumento no es un adorno: compensa la tendencia de cualquier análisis «crítico» a encontrar defectos por encargo. Es una observación nuestra, no una propiedad documentada del producto: un formato diseñado para criticar tenderá a producir críticas, tengan o no mucha sustancia. Por eso conviene equilibrar.

Qué estás haciendo (y qué no)

Aquí hay tres ideas que importan más que la técnica.

El objetivo no es desacreditar a nadie. No se trata de buscar al conferenciante que te cae mal o de demoler un discurso, sino de recuperar la perspectiva: volver a ver el argumento como argumento, separado del carisma. Con frecuencia, el resultado será «esto es sólido, esto es discutible y esto no podemos saberlo todavía».

Una crítica generada por IA no es una refutación demostrada. Que el cuaderno señale que una afirmación «no está suficientemente justificada» no significa que sea falsa, sino que, en el material que tiene, no encuentra respaldo. Puede que el respaldo exista fuera del vídeo, que el cuaderno haya malinterpretado la transcripción o que haya exagerado una duda.

Las respuestas del cuaderno también deben evaluarse. Trabaja sobre lo que le diste, y eso incluye una transcripción que puede tener errores. Puede atribuir intenciones que el autor no tenía, pasar por alto contexto o presentar una inferencia como si fuera un hecho. Si te pones a aceptar sus críticas sin examinarlas, habrás cambiado un gurú por otro, esta vez con voz de dos locutores.

Entonces, ¿para qué sirve? Para generar preguntas mejores. Su valor está en señalar qué merece comprobarse. La comprobación es otra fase, y de ella nos ocupamos a continuación.

Cuando las dos herramientas se dan la mano

Recapitulemos el punto de partida, porque es lo que más separa a las dos herramientas:

• Deep Research empieza con una pregunta o un encargo, y busca, contrasta y sintetiza las fuentes disponibles según su configuración.
• NotebookLM/Gemini Notebook empieza con tus fuentes, y sus respuestas se orientan a trabajar sobre ese conjunto.

De ahí se deducen usos distintos. La primera sirve para explorar un territorio desconocido y para encontrar material en el que quizá no habías pensado. La segunda sirve para profundizar en documentos concretos, comparar textos, preparar una explicación, repasar un temario propio o, como acabamos de ver, interrogar una fuente. Ninguna sustituye a la otra y ninguna garantiza conclusiones correctas. Un cuaderno no es una base de datos neutral: trabaja sobre lo que le das, y si lo que le das es flojo, el resultado también lo será. Del mismo modo, una investigación en la web hereda las virtudes y los defectos de lo que hay publicado en ella.

Esta diferencia permite un uso encadenado de tres fases. NotebookLM trabaja principalmente sobre las fuentes que has incorporado; Investigación profunda puede consultar fuentes externas, según sus capacidades y los permisos de tu cuenta. Una mira hacia dentro del material, la otra hacia fuera. Como ninguna es infalible, se usan para que cada una compruebe los puntos ciegos de la otra.

Veamos cómo se vería con un ejemplo hipotético. Supón que ves una conferencia en la que alguien afirma que «el método Alfa triplica la retención de lo que se estudia». El método Alfa es ficticio y la frase no es una cita de nadie: sirve solo para ilustrar el procedimiento.

Fase 1: NotebookLM señala qué merece comprobarse

Con la conferencia ya en un cuaderno, pide una lista de las afirmaciones comprobables, clasificadas según sean dato, predicción, opinión o definición ambigua, y que indique cuáles se apoyan en algo que el propio vídeo menciona. En esa lista aparece nuestra frase: «triplica la retención». El cuaderno la marca como cifra concreta, sin que en la transcripción se mencione de dónde sale, y señala que «retención» no está definida (¿a una semana?, ¿a un año?, ¿medida cómo?).

No necesitas comprobarlo todo. Escoge una o dos afirmaciones que, si fueran falsas, cambiarían tu opinión del conjunto.

Fase 2: Investigación profunda busca evidencia externa

Ahora sales del cuaderno. Abre Investigación profunda en ChatGPT y plantea la afirmación de forma neutral, no como una acusación:

Quiero comprobar de forma independiente esta afirmación, que escuché en una conferencia: «el método Alfa triplica la retención de lo que se estudia» (ejemplo ficticio). Busca estudios y fuentes primarias sobre este método y sobre cómo se mide la retención en este tipo de investigaciones. Separa datos observados, estimaciones y opiniones. Incluye evidencia a favor y en contra. Indica qué no has podido encontrar y cuál es el grado de incertidumbre. Prioriza revistas científicas, organismos oficiales y fuentes primarias.

Una advertencia sobre la forma: no pegues la crítica del cuaderno como si fuera un hecho («demuestra que el autor se equivoca»). Si le pides a una herramienta que te dé la razón, buscará cómo dártela. Pide evidencia a favor y en contra y deja que el resultado te sorprenda.

Una precisión. El propio cuaderno ofrece, como vimos, su Deep Research de Gemini para descubrir fuentes. Es útil para ampliar el material de estudio, pero deja los resultados dentro del cuaderno, mezclados con los que ya había. Para esta contraste independiente, mi recomendación (es una opinión editorial, no una regla del producto) es hacer la investigación fuera del cuaderno y traer después, si quieres, los documentos que la validen.

Fase 3: comparación crítica

Con los tres elementos delante, haz una comparación por cada afirmación. Puedes apuntarla así:

• Lo que afirmaba el autor: la frase, tal cual y con su contexto.
• Lo que NotebookLM considera discutible: la crítica, y por qué (¿falta una fuente?, ¿un término vago?, ¿un salto de razonamiento?).
• Lo que encuentra la investigación externa: qué hay publicado, de qué calidad y qué parte son datos o previsiones.
• Mi conclusión provisional: respaldada, matizada, sin evidencia suficiente, contradicha o abierta. Y qué me falta para decidir.

Lo más valioso de esta tabla casi nunca es el veredicto. Es descubrir cuántas veces la respuesta honesta es «depende» o «no hay evidencia suficiente en ninguna dirección», y cuántas la crítica del cuaderno estaba bien orientada pero mal calibrada, o al revés.

Del ejemplo a la práctica: guía paso a paso

Esta guía está pensada para un lector no experto. Un aviso previo: las interfaces cambian, los nombres de los botones también, y algunas funciones dependen de tu plan o de tu región. Si algo no aparece donde lo describo, busca su equivalente en tu pantalla y consulta la ayuda oficial enlazada al final.

A. Activar y usar la Investigación profunda

1. Localiza la función. Escribe /Deepresearch en el cuadro de texto, o elígela en el menú de herramientas (+) o en la barra lateral.
2. Formula un encargo bien estructurado. Un buen encargo responde a cinco preguntas: qué quieres saber, para qué lo necesitas, qué ámbito geográfico y temporal te interesa, qué tipo de fuentes prefieres o quieres excluir, y qué formato esperas del informe. Un esqueleto reutilizable:

Necesito [qué]. Es para [para qué]. Ámbito: [lugar y periodo]. Prioriza [tipo de fuentes] y descarta [las que no te interesan]. Separa datos observados, previsiones y opiniones. Indica qué no has encontrado. Presenta el resultado como [resumen de una página, informe con apartados, lista de preguntas…].

1. Revisa y edita el plan propuesto antes de lanzarlo. Quita lo que sobre, añade lo que falte y concreta lo ambiguo.
2. Selecciona fuentes si tu cuenta lo permite: sitios de confianza, archivos, aplicaciones conectadas. Si conectas aplicaciones, ten presentes los permisos (ver el apartado de confidencialidad).
3. Sigue el progreso. Si ves que se desvía, interrumpe y reorienta.
4. Recibe el informe. Si necesitas conservarlo, descárgalo en el formato que ofrezca tu interfaz.

Para afinar el arte de preguntar tenemos una guía sobre cómo dar instrucciones a una IA y comprobar sus respuestas.

B. Cómo leer un informe de Investigación profunda

Un informe bien maquetado transmite una autoridad que no siempre merece. Trátalo como el borrador de un ayudante muy trabajador y a veces demasiado seguro de sí mismo.

1. Mira el tipo de fuentes. ¿Son primarias (estudios, documentos oficiales, datos) o secundarias (blogs, resúmenes, notas comerciales)? ¿De qué fecha?
2. Abre las citas de las afirmaciones importantes. Comprueba que existen, que están donde se dice y que realmente respaldan la frase.
3. Distingue dato observado, predicción e inferencia. Si el informe habla de escenarios futuros, anota que son escenarios.
4. Busca lo que falta: argumentos contrarios, límites de los estudios, zonas que el informe no cubre.
5. Anota lo que has verificado tú y lo que aceptas de la herramienta, con una etiqueta tan simple como «verificado» o «pendiente».

Para entender por qué estos sistemas aciertan tanto como se equivocan, qué es un LLM y cómo funciona es un buen punto de partida.

C. Crear un cuaderno y añadir fuentes

1. Crea un cuaderno nuevo, con un nombre claro que indique el tema.
2. Añade las fuentes: documentos, PDF, páginas web y, si procede, URL públicas de YouTube.
3. Para un vídeo, pega su dirección pública. Si no se importa, comprueba que el vídeo es público, que tiene subtítulos y que no es demasiado reciente.
4. Abre cada fuente importada y comprueba que se ha leído bien. Una transcripción llena de errores contaminará todo lo que venga después.
5. Descarta las fuentes flojas. Es preferible un cuaderno pequeño y fiable que uno grande y heterogéneo.
6. Si usas la opción de descubrir fuentes del panel de Fuentes (escribir la pregunta y activar «Web» y «Deep Research»), revisa uno a uno los resultados antes de importarlos. No tienes por qué quedarte con todos.

D. Formular preguntas críticas

Una pregunta acotada da mejores respuestas que una pregunta amplia. Algunas formulaciones útiles:

• «¿Qué afirmaciones de esta fuente están bien respaldadas por ella misma y cuáles no?»
• «¿Qué contradicciones internas hay entre estas dos fuentes?»
• «¿Qué términos se usan sin definir?»
• «¿Qué argumentos se omiten y qué objeciones razonables se podrían plantear?»
• «Resume la postura del autor de la forma más favorable posible y después de la forma más crítica posible.»

Y una regla de higiene: pregunta también al revés. Si has pedido una crítica, pide después la defensa más sólida del argumento. Con una pregunta solo en un sentido, la herramienta tenderá a darte la razón.

E. Configurar y generar un resumen de audio

Cuando tu interfaz lo permita:

1. Abre el panel Studio del cuaderno (hace falta permiso de edición).
2. Elige el formato de Audio Overview: Deep Dive, The Brief, The Critique o The Debate.
3. Selecciona el idioma y, si aparece la opción, la longitud.
4. Escribe en el campo de instrucciones lo que quieres que destaque, por ejemplo: «Céntrate en las afirmaciones que no se justifican con datos y en las objeciones más razonables».
5. Genera el audio. Si no te convence, recuerda que la personalización se fija antes de generar.
6. Escúchalo con la transcripción o las fuentes a mano y anota lo que no coincide.

F. Trasladar las dudas a una investigación independiente

1. Haz una lista corta de las afirmaciones que el cuaderno ha marcado como discutibles.
2. Elige una o dos, las más importantes.
3. Formúlalas en Investigación profunda de forma neutral, pidiendo evidencia a favor y en contra, distinción entre dato, predicción y opinión, y que indique lo que no ha podido encontrar.
4. Lee el informe como en el apartado B.
5. Compara las tres piezas (autor, cuaderno, investigación externa) y escribe tu conclusión provisional.
6. Si lo que has encontrado merece estudio, lleva los documentos que valgan la pena a un cuaderno y repite el ciclo.

El secreto del editor

Un uso muy práctico de la IA no tiene que ver con investigar en la web, sino con las reuniones. Es un flujo general, no la vivencia de nadie en particular:

1. Pide consentimiento antes de grabar. Si alguien no quiere, se respeta.
2. Informa de quién graba, para qué y quién podrá acceder al audio o a la transcripción.
3. Graba con una herramienta disponible y transcribe.
4. Pasa la transcripción a una IA para obtener un resumen, decisiones, tareas, responsables y fechas. Una indicación útil: «Si un responsable o una fecha no se mencionan, escribe «sin asignar» en lugar de suponerlo».
5. Revisa el resultado contra la grabación y el contexto original.
6. Corrige errores, retira los datos innecesarios y guarda solo lo que proceda.

El truco está en el paso cinco. Una voz y una transcripción pueden contener datos personales, y la IA puede atribuir una frase a quien no la dijo, omitir matices o convertir un comentario en acuerdo. La IA resume; no firma el acta ni sustituye a quien debe validarla. Y si la reunión podía haber sido un correo, la transcripción no lo arreglará.

Sobre la grabación en sí, la normativa aplicable varía y no es tema para una regla única. Antes de grabar, consulta la que corresponda a tu caso y a tu organización.

Confidencialidad, errores y verificación

Antes de subir nada, hazte tres preguntas: ¿tengo derecho a usar este material con esta herramienta?, ¿contiene datos personales o información confidencial? y ¿qué condiciones de privacidad tiene mi plan o mi cuenta? Conviene revisar las políticas del servicio y las normas internas de tu empresa o centro antes de importar contratos, historiales o conversaciones. En caso de duda, no lo subas o anonimízalo.

Hay un par de puntos específicos de estas herramientas:

• Las aplicaciones conectadas a Investigación profunda amplían el alcance de la herramienta, no solo la comodidad. Aunque solo realice acciones de lectura, lo que lea puede acabar reflejado en un informe. Revisa los permisos que concedes y no compartas ese informe sin comprobar qué contiene. Es una recomendación editorial, no una norma del producto.
• Un vídeo público no deja de contener la voz y las palabras de una persona, y el audio generado por IA también procede de ese material. Úsalo con el mismo cuidado.
• Antes de importar material ajeno, plantéate si puedes hacerlo.

Después vienen los errores: nombres propios mal transcritos, cifras confundidas, matices perdidos o inferencias presentadas como hechos. A ellos se suman dos que se notan menos: la crítica complaciente (la herramienta te da la razón porque la pregunta lo sugería) y la cita decorativa (el enlace está, pero no respalda lo que se dice). Que algo tenga una cita no significa que sea cierto: la cita indica dónde mirar, no que se haya interpretado bien.

Una rutina razonable:

• Abre las fuentes originales de cada afirmación importante.
• Comprueba cifras, fechas, nombres y definiciones.
• Distingue lo que es un hecho, un anuncio, una expectativa y una opinión.
• Anota qué has verificado tú y qué has aceptado de la herramienta. Un registro mínimo de tres columnas basta: afirmación, fuente consultada y estado («verificado por mí» o «aceptado de la herramienta»).

La IA para ampliar nuestro criterio

Quiero cerrar con un ejemplo y una reflexión, esta vez en primera persona.

Le pedí a la Investigación profunda de ChatGPT un informe sobre las perspectivas del oro y la plata para 2030. Me sorprendió su profundidad, su estructura y su capacidad para organizar distintos escenarios. No voy a citar cifras ni conclusiones de ese informe, y no es un descuido: las previsiones no son certezas, y lo que importa aquí no es lo que decía, sino lo que me enseñó sobre mí. Tenía la función delante y no la había explorado a fondo. Eso le puede pasar a cualquiera, incluso a quien está familiarizado con la IA.

Y de ahí sale lo que quería decir:

«Una de las cosas que más me sorprenden de la inteligencia artificial es descubrir capacidades que tenía delante y que todavía no había explorado. Pero lo verdaderamente interesante no es que una herramienta pueda elaborar un informe extraordinario, sino que también pueda ayudarnos a cuestionar aquello que nos parece extraordinario. Utilizar la IA para pensar mejor, y no simplemente para aceptar respuestas, es probablemente uno de sus usos más valiosos».

Un informe deslumbrante puede hacernos bajar la guardia, y un conferenciante magnético también. La misma tecnología que produce lo primero puede ayudarnos a revisar lo segundo y, si somos honestos, también lo primero. Esa es, quizá, la mejor razón para combinar estas herramientas: Investigación profunda para explorar y traer evidencia, el cuaderno para estudiar con orden y para interrogar, y tú para decidir qué se sostiene.

Esa es la idea que quisiera que te llevaras. Deep Research puede ahorrarte la fase de rebuscar; NotebookLM, ahora Gemini Notebook, puede ayudarte a estudiar con orden lo que has elegido. Juntas dan buen juego, siempre que tú sigas al mando de la selección, la verificación y las conclusiones. La IA acelera el trabajo, pero la responsabilidad de lo que acabes afirmando no se delega. Dicho de otro modo: la IA debe ampliar nuestro criterio, no sustituirlo.

Para ampliar información

Fuentes oficiales de OpenAI:

• OpenAI, Introducing deep research (anuncio del 2 de febrero de 2025, con actualización del 10 de febrero de 2026).
• OpenAI, Deep research in ChatGPT (ayuda oficial).

Fuentes oficiales de Google:

• Google, NotebookLM is now Gemini Notebook (anuncio del 16 de julio de 2026).
• Google, Do your best research with NotebookLM (anuncio del 8 de junio de 2026).
• Google, Add or discover new sources for your notebook (ayuda oficial).
• Google, Generate Audio Overview in Gemini Notebook (ayuda oficial).
• Google, Manage your Gemini Notebook usage limits (ayuda oficial).
• Google, NotebookLM adds audio and YouTube support (blog, 26 de septiembre de 2024).
• Google, Gemini Deep Research (producto distinto del Deep Research de ChatGPT).

En LedSolEo:

• Cómo dar instrucciones a una IA y comprobar sus respuestas.
• Qué es un LLM: cómo funciona.
• Jev: qué es la nueva IA que toma decisiones en lugar de generar texto.