Google acaba de resolver, a medias, uno de los problemas más molestos para cualquier director o consultor que investiga con IA: la biblioteca de cuadernos que crece sin orden. La respuesta se llama Collections, y aunque todavía es limitada, cambia la forma en que cualquiera que busque cómo investigar con Gemini Notebook puede estructurar su trabajo. Si diriges un equipo, gestionas clientes o preparas contenido para varios proyectos a la vez, esto te interesa directamente.
Qué cambió cuando NotebookLM se convirtió en Gemini Notebook
El 16 de julio de 2026, Google renombró NotebookLM como Gemini Notebook. No es una migración ni una app nueva: es el mismo servicio, con más integración al ecosistema Gemini. En un reportaje publicado por Android Authority se explica que tus cuadernos, tus fuentes y tus enlaces compartidos siguieron funcionando sin que administradores o usuarios tuvieran que hacer nada.
El cambio vino acompañado de una función que antes no existía: un entorno seguro en la nube para ejecutar código dentro de los cuadernos, disponible primero para suscriptores de nivel alto y con despliegue gradual hacia el resto.
Días después llegó el segundo movimiento: Collections.
¿Por qué Collections resuelve un problema que ya tenías?
Si ya usas Gemini Notebook para investigación de clientes, cursos o tendencias, sabes lo que pasa: la lista de cuadernos crece sin jerarquía, ordenada solo alfabéticamente o por fecha. Collections funciona como una playlist, no como una carpeta: un mismo cuaderno puede vivir en varias Collections a la vez, así que no tienes que duplicar contenido cuando un proyecto toca dos temas distintos.
De acuerdo a Android Police, la función responde a una queja recurrente entre usuarios intensivos, que durante meses recurrieron a extensiones de terceros solo para simular un sistema de carpetas que Google no ofrecía de forma nativa.
La limitación importante: por ahora Collections es de uso estrictamente personal. No se puede compartir con un equipo, así que si trabajas con colaboradores, seguirás necesitando otro mecanismo para repartir el acceso.
Cómo investigar con Gemini Notebook: la estructura que evita el caos de cuadernos
Aquí está el método que de verdad cambia tu flujo de trabajo cuando te preguntas cómo investigar con Gemini Notebook sin que se vuelva un archivero ingobernable:
- Un cuaderno por proyecto, no por tema general. Nombra cada uno de forma específica (“Estrategia contenido Q3”, no “Marketing”). Esto evita que las fuentes de un cliente se mezclen con las de otro.
- Agrupa con Collections, sin duplicar. Un cuaderno de “SEO/GEO 2026” puede vivir tanto en tu Collection de consultoría como en la de contenido para cursos.
- Define instrucciones personalizadas por cuaderno. Así cada conversación responde con el tono y formato que necesitas, sin repetir instrucciones cada vez.
- Combina Notebook con un Gem “redactor”. Sube el material bruto, pide un esquema verificado al 100% en tus fuentes, y después pásalo a un Gem que le dé forma final.
Esta es, en esencia, la lógica de cómo investigar con Gemini Notebook de forma escalable: separar la etapa de acopio (anclada en fuentes reales) de la etapa de redacción (donde entra tu criterio).
¿Cuándo conviene usar Gemini Notebook y cuándo conviene otra herramienta?
Aquí conviene ser honesto sobre el terreno: las comparaciones entre Gemini Notebook, Claude Projects, ChatGPT y Perplexity que circulan hoy vienen mayormente del propio posicionamiento de cada empresa, no de una auditoría independiente. Con esa salvedad, el patrón que cada una promete es este:
| Dimensión | Gemini Notebook | Claude Projects | ChatGPT (Deep Research) | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| Enfoque de investigación | Respuestas ancladas solo en fuentes que tú subes, con citas exactas verificables | Memoria de proyecto continua entre sesiones, no exclusivamente ligada a fuentes fijas | Explora la web abierta en tiempo real para producir reportes generales | Investigación web en tiempo real con citas de fuentes |
| Tipos de fuente admitidos | PDFs, sitios web, videos de YouTube, audio, Docs y Slides | Documentos subidos + contexto conversacional acumulado | Web abierta + archivos subidos | Principalmente web abierta, con carga limitada de archivos |
| Organización | Notebooks + Collections (agrupamiento tipo playlist, un cuaderno en varias Collections a la vez) | Espacios de trabajo persistentes por tema (“Projects”) | Proyectos en listas planas, sin agrupamiento cruzado | Espacios por hilo, poca estructura de proyecto |
| Jerarquía / agrupamiento cruzado | Sí, vía Collections (sin jerarquía profunda todavía) | No; un proyecto no puede pertenecer a varios grupos | No | No |
| Instrucciones personalizadas por proyecto | Sí, por cuaderno | Sí, por proyecto | Limitado | No, principalmente por conversación |
| Colaboración | Limitada: Collections aún no se comparten con otros usuarios | Promete fuerte continuidad para trabajo de equipo prolongado | Colaboración vía compartir chats o proyectos | Colaboración básica vía compartir hilos |
| Persistencia de contexto entre sesiones largas | Reportada como débil en pruebas críticas | Presentada como fortaleza central de la herramienta | Variable según plan | Enfocada en consultas puntuales, no en memoria de largo plazo |
| Mejor caso de uso | Corpus cerrado y verificable: documentos de cliente, manuales de curso, research académico | Proyectos que evolucionan semana tras semana con hallazgos acumulados | Exploración abierta de la web en tiempo real | Monitoreo de tendencias y consultas puntuales con fuentes web |
Léelo como lo que es: cada compañía describe su propia fortaleza. Si tu prioridad es un corpus cerrado y verificable —documentos de un cliente, manuales de un curso—, Gemini Notebook tiene sentido. Si necesitas explorar la web abierta en tiempo real, herramientas como Perplexity o Deep Research están pensadas para eso.
El punto débil que nadie menciona en el lanzamiento
Ningún anuncio de producto habla de sus límites, y este no es la excepción. Collections no se comparte, así que si tu operación depende de que un equipo completo trabaje sobre la misma biblioteca, sigues sin una solución nativa. Y el despliegue gradual significa que, si no la ves todavía en tu cuenta, no es un error tuyo — es Google decidiendo quién la prueba primero.
Para quien dirige personas, la lectura correcta no es “adóptalo ya”, sino “entiende qué resuelve y qué no”, antes de pedirle a tu equipo que reorganice su forma de trabajar alrededor de una función que todavía está a medio terminar.
Si quieres profundizar en cómo estas herramientas están cambiando el trabajo diario de equipos completos, ya lo abordé con más detalle en el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo. Y si este tipo de decisiones sobre herramientas y adopción de IA es algo que tu equipo directivo necesita discutir a fondo, es justo el tipo de tema que trabajo en mis conferencias de inteligencia artificial para empresas.
Por lo pronto, la recomendación práctica es simple: prueba Collections si ya usas Gemini Notebook, pero no reestructures toda tu operación alrededor de una función que apenas se está desplegando. Y si quieres que este tipo de actualizaciones te lleguen filtradas y con contexto antes que a los demás, esa es exactamente la razón por la que existe la lista de mail diaria.
Supervisado por Santiago González y Musi.
