Aquí te presento una estructura de prompt genérica (versión 1.0) para cada una de las acciones que podés aplicar en tu NotebookLM.
1. Resumir y Sintetizar (Versión 1.0)
Propósito: Condensar la información de tus fuentes en un formato conciso.
Estructura del Prompt:
[ACCIÓN DE RESUMEN: Resumir/Sintetizar] el/la/los [TEMA/DOCUMENTO(S) ESPECÍFICO(S)] en un [EXTENSIÓN DESEADA: un párrafo, 200 palabras, un resumen ejecutivo] para una audiencia [TIPO DE AUDIENCIA: no técnica, experta, académica].
Ejemplo de Uso:Sintetiza el documento ‘Informe Anual de Tendencias Tecnológicas’ en un resumen ejecutivo para una audiencia no técnica.
2. Extraer Información Específica (Versión 1.0)
Propósito: Localizar datos concretos y presentarlos de forma estructurada.
Estructura del Prompt:
[ACCIÓN DE EXTRACCIÓN: Extrae/Lista/Encuentra] todos/as [TIPO DE INFORMACIÓN: fechas, cifras, nombres de personas, conceptos clave] sobre [TEMA(S) ESPECÍFICO(S)] del/de los [DOCUMENTO(S) ESPECÍFICO(S)]. Presenta la información en [FORMATO DE SALIDA: una tabla, una lista con viñetas, un párrafo].
Ejemplo de Uso:Extrae todas las fechas importantes relacionadas con el lanzamiento del producto y los presupuestos asociados de los documentos ‘Plan de Lanzamiento’ y ‘Análisis de Costos’. Presenta la información en una tabla.
3. Conectar y Relacionar Conceptos (Versión 1.0)
Propósito: Encontrar y explicar los vínculos entre diferentes ideas en tus documentos.
Estructura del Prompt:
[ACCIÓN DE RELACIÓN: Explica/Describe/Analiza] la relación entre [CONCEPTO/TEMA A] y [CONCEPTO/TEMA B]. Utiliza como base el/los [DOCUMENTO(S) ESPECÍFICO(S)]. [INSTRUCCIÓN ADICIONAL: Menciona si hay una relación de causa y efecto, si son conceptos opuestos, etc.].
Ejemplo de Uso:Explica la relación entre la demanda del consumidor y el desarrollo de nuevos productos en el documento ‘Análisis de Mercado Q3’. Menciona si la demanda del consumidor es un factor principal en la toma de decisiones para el desarrollo.
4. Analizar y Comparar (Versión 1.0)
Propósito: Comparar y contrastar la información de dos o más fuentes.
Estructura del Prompt:
[ACCIÓN DE ANÁLISIS: Compara/Contrasta/Analiza las diferencias] entre [TEMA A] en el documento [DOCUMENTO A] y [TEMA B] en el documento [DOCUMENTO B]. Presenta los resultados en [FORMATO DE SALIDA: un párrafo, una lista, una tabla], destacando las [ASPECTOS A RESALTAR: similitudes y diferencias clave, ventajas y desventajas, etc.].
Ejemplo de Uso:Compara la propuesta de marketing de los documentos ‘Estrategia de Marketing A’ y ‘Estrategia de Marketing B’. Presenta los resultados en una tabla, destacando las ventajas y desventajas de cada una.
5. Generar Ideas y Preguntas (Versión 1.0)
Propósito: Utilizar tus fuentes para inspirar nuevas ideas o formular preguntas de investigación.
Estructura del Prompt:
[ACCIÓN CREATIVA: Genera/Sugiere/Formula] [CANTIDAD: 3, 5, etc.] preguntas clave/nuevas ideas/posibles áreas de investigación sobre [TEMA PRINCIPAL] basadas en el contenido de el/los [DOCUMENTO(S) ESPECÍFICO(S)]. [INSTRUCCIÓN ADICIONAL: Enfócate en las brechas de información o puntos no resueltos.].
Ejemplo de Uso:Sugiere 3 preguntas clave para una entrevista de trabajo con el candidato, basadas en su currículum y carta de presentación. Enfócate en sus habilidades blandas y puntos débiles.
¿Qué onda desde el punto de vista del Project Management o del Test Management?
Ventajas Competitivas para Gerentes de Proyectos Ágiles (PMI-ACP)
Para un PM ágil, la capacidad de compartir un NotebookLM es un cambio de juego en la gestión de la información y la colaboración:
- Historias de Usuario y Criterios de Aceptación:
- Aplicación: Compartir un cuaderno con todas las historias de usuario y sus criterios. Los Devs y QAs pueden preguntar a la IA por aclaraciones o implicaciones específicas sin interrumpir al Product Owner.
- Ventaja: Mayor autonomía del equipo, menos interrupciones, requisitos más claros.
- Actas de Reuniones y Decisiones:
- Aplicación: Un cuaderno con todas las actas de Sprints, Daily Scrums, Retrospectivas. Se pueden generar resúmenes rápidos de decisiones clave o buscar soluciones a impedimentos pasados.
- Ventaja: Transparencia, trazabilidad de decisiones, aprendizaje organizacional.
- Gestión de Riesgos y Impedimentos (PMI-ACP):
- Aplicación: Un cuaderno que consolide los registros de riesgos del proyecto. El equipo puede preguntar a la IA sobre mitigaciones pasadas o la probabilidad de ciertos riesgos basándose en experiencias anteriores.
- Ventaja: Proactividad en la gestión de riesgos, toma de decisiones informada y rápida.
- Lecciones Aprendidas y Mejora Continua:
- Aplicación: Un «Repositorio de Lecciones Aprendidas» compartido. Para cada nueva iniciativa, la IA puede resumir los aciertos y errores de proyectos similares.
- Ventaja: Fomenta la mejora continua (ciclos PDCA), evita repetir errores.
Aplicaciones Prácticas para el Test Management y Testing Holístico
El Test Manager, con un enfoque en testing holístico, encontrará en la función «Compartir» un aliado inigualable para integrar la calidad en todo el ciclo de vida del software:
1. Estrategias de Testing (Holísticas):
Aplicación: Compartir un cuaderno con la estrategia de testing, planes de prueba, matrices de trazabilidad y documentos de requisitos. Los testers pueden preguntar a la IA cómo ciertos cambios en la historia de usuario impactan en los casos de prueba existentes.
Ventaja: Coherencia en la estrategia, minimización de duplicidades, aseguramiento de la cobertura de pruebas.
2. Documentación de Pruebas y Resultados:
Aplicación: Un cuaderno con todos los reportes de ejecución de pruebas, bugs y su resolución. Si un desarrollador necesita entender el contexto de un bug, puede interactuar con el cuaderno.
Ventaja: Mayor eficiencia en la resolución de defectos, colaboración estrecha entre Devs y QAs.
3. Testing Exploratorio y Personas de Usuario:
Aplicación: Un cuaderno con las personas de usuario, flujos de usuario y sesiones de testing exploratorio. Los testers pueden preguntar a la IA sobre el comportamiento esperado de un usuario en un escenario particular.
Ventaja: Pruebas más orientadas al usuario, identificación de casos de uso边缘 (edge cases).
4. Regresión Inteligente y Análisis de Impacto:
Aplicación: Al introducir nuevos cambios, la IA puede ayudar a identificar qué partes de la documentación de pruebas existente (y, por ende, qué pruebas) podrían verse afectadas, basándose en la relación con las fuentes de requisitos.
Ventaja: Pruebas de regresión más eficientes y focalizadas, reduce el riesgo de introducir nuevos defectos.
Diferencias entre el ChatGPT y NotebookLM
En el ámbito de la inteligencia artificial, ChatGPT y NotebookLM representan desarrollos significativos en el procesamiento del lenguaje natural. ChatGPT, creado por OpenAI, es un modelo de lenguaje que ha sido diseñado para generar conversaciones coherentes y naturales. Este modelo es capaz de entender y responder a una amplia gama de preguntas y diálogos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la interacción humano-máquina. Su arquitectura permite generar texto que simula una conversación real, lo que facilita la comunicación en múltiples aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales y plataformas educativas.
Por otro lado, NotebookLM se presenta como un modelo de lenguaje con un enfoque diferente. Este sistema ha sido específicamente concebido para organizar y crear notas, lo cual marca una clara distinción en su funcionalidad respecto a ChatGPT. Mientras que ChatGPT se centra en la generación conversacional, NotebookLM está diseñado para ayudar a los usuarios a gestionar y estructurar información de manera más eficiente. Esto es especialmente útil en entornos académicos y profesionales donde la toma de notas y la organización de información son cruciales para el éxito.
Entender las diferencias entre ChatGPT y NotebookLM es fundamental para elegir la herramienta adecuada según las necesidades del usuario. Ambas aplicaciones de inteligencia artificial ofrecen frutos distintos; mientras ChatGPT se ocupa de la interacción y la conversación, NotebookLM facilita la organización de datos. Esta comprensión será esencial a medida que los usuarios exploren y aprovechen estas herramientas innovadoras, maximizando su potencial en diversos ámbitos de la vida diaria.
Características principales de ChatGPT
ChatGPT, un modelo desarrollado por OpenAI, se destaca por su capacidad para generar respuestas contextuales en tiempo real durante las interacciones conversacionales. Esta habilidad le permite mantener un flujo natural de diálogo, lo que resulta especialmente útil en aplicaciones como la atención al cliente y chatbots. A través de su entrenamientos extensivo en diversos conjuntos de datos, ChatGPT puede comprender y responder a preguntas complejas, lo que lo convierte en una herramienta eficaz para resolver dudas de los usuarios y proporcionar información precisa.
Entre sus características distintivas, se encuentra su capacidad para aprender del contexto dentro de una conversación. ChatGPT puede recordar intercacciones anteriores y relacionar la información obtenida, lo que le permite personalizar respuestas de acuerdo con las necesidades específicas del usuario. Este nivel de interacción lo hace un recurso valioso para empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente a través de soluciones automatizadas. La integración de ChatGPT en diversas plataformas también ha facilitado su implementación en múltiples sectores, desde e-commerce hasta educación.
No obstante, es importante considerar las limitaciones inherentes a ChatGPT. Un aspecto crítico es la posibilidad de sesgo en las respuestas. Dado que el modelo se basa en datos existentes, puede reflejar los prejuicios presentes en estos conjuntos de datos, lo que puede llevar a resultados no deseados. Además, aunque ChatGPT es efectivo en la generación de respuestas aparentemente coherentes, carece de una comprensión profunda del mundo real; sus respuestas son el resultado de patrones aprendidos más que de una comprensión genuina de los conceptos. Esto pone de manifiesto la necesidad de utilizar ChatGPT con precaución y en contextos donde las limitaciones de la inteligencia artificial sean entendidas y tomadas en cuenta.
Características principales de NotebookLM
NotebookLM es un modelo innovador diseñado específicamente para la organización y gestión del conocimiento. Este enfoque permite a los usuarios crear, estructurar y recuperar información de manera eficiente, adaptándose a las necesidades de distintas disciplinas, desde la educación hasta el ámbito profesional. A diferencia de ChatGPT, que se centra en la generación de texto conversacional, NotebookLM se enfoca en facilitar la creación de notas, lo que resulta en un entorno más adecuado para aquellos que buscan sistematizar su aprendizaje y conservar información de manera accesible.
Una de las características distintivas de NotebookLM es su capacidad para organizar datos de forma estructurada. El modelo permite a los usuarios categorizar notas y vincularlas con otras fuentes de información, logrando así una integración efectiva entre diferentes formatos y plataformas. Esto no solo optimiza el tiempo de búsqueda, sino que también garantiza que la información relevante esté fácilmente disponible cuando se necesite. Además, el diseño de NotebookLM fomenta la colaboración, permitiendo que varios usuarios compartan y editen notas en tiempo real, lo cual es crucial en entornos de equipo.
En términos de aplicaciones prácticas, NotebookLM puede utilizarse en una variedad de contextos, desde estudiantes que desean llevar un registro organizado de sus apuntes hasta profesionales que buscan manejar grandes volúmenes de información. Su enfoque en la estructura y la recuperación de datos lo convierte en una herramienta invaluable en la gestión del conocimiento. En comparación con ChatGPT, que puede ofrecer respuestas conversacionales, NotebookLM se presenta como una solución más adecuada para la organización de información, haciendo énfasis en la usabilidad y la eficiencia en el flujo de trabajo.
Comparación y conclusiones
La comparación entre ChatGPT y NotebookLM revela diferencias fundamentales en su diseño y aplicación. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, se destaca en la interacción conversacional. Este modelo está diseñado para mantener diálogos coherentes y dinámicos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren soporte al cliente, educación y entretenimiento. Su enfoque se centra en generar respuestas naturales y fluidas basadas en texto, lo que permite a los usuarios mantener conversaciones en tiempo real. En cambio, NotebookLM, que se centra en la gestión y organización de información, es optimizado para tareas más orientadas a la búsqueda y el análisis de contenido. Este modelo permite a los usuarios recopilar, estructurar y acceder a información de manera eficiente, siendo especialmente útil en contextos académicos o empresariales donde el manejo de grandes volúmenes de datos es crucial.
Las áreas de aplicación de ambos modelos difieren significativamente. Mientras que ChatGPT es más beneficioso en situaciones que requieren interacción humana, NotebookLM se convierte en la herramienta ideal para quienes necesitan realizar investigaciones o gestionar proyectos con múltiples fuentes de información. Esto no significa que uno sea superior al otro; más bien, cada modelo ofrece un conjunto único de características que se adaptan a distintas necesidades. Por ejemplo, en un entorno educativo, un estudiante podría beneficiarse de ChatGPT para obtener explicaciones de conceptos, mientras que en un ámbito empresarial, NotebookLM podría facilitar la recopilación de datos necesarios para una presentación.
En conclusión, la elección entre ChatGPT y NotebookLM dependerá de las necesidades específicas del usuario. Es posible que se desarrollen futuras tecnologías que integren las capacidades de ambos modelos, ofreciendo soluciones que combinen la interacción conversacional con la gestión de información, lo que podría transformar la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial en diversos contextos.
