Lo que necesitas para completar este tutorial
- ✓ Crear un cuaderno NotebookLM que permita a un nuevo directivo ponerse al día en el contexto de la empresa en 2-3 días en lugar de 2-3 semanas.
- ✓ Un prompt copiable y adaptado a tu empresa, listo para reutilizar
- ✓ Prompts de iteración para refinar el output según tus necesidades específicas
Antes de empezar, asegúrate de tener lo siguiente:
Empresa de Consultoría — el problema real
Socio Director de Empresa de Consultoría, una empresa del sector consultoría. Necesita resolver el siguiente reto: Crear un cuaderno NotebookLM que permita a un nuevo directivo ponerse al día en el contexto de la empresa en 2-3 días en lugar de 2-3 semanas.
Con NotebookLM y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 15-20 minutos — sin conocimientos técnicos previos.
Datos + contexto
Prompt estructurado
Listo para usar
Acceder a NotebookLM y preparar el entorno
Antes de ejecutar el prompt, necesitas tener NotebookLM abierto y configurado correctamente. Este paso te lleva de cero a listo en menos de 2 minutos.
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Abre NotebookLM en tu navegador. Navega a la URL oficial de NotebookLM. Asegúrate de estar con tu cuenta NotebookLM Plus (recomendado). Si no tienes cuenta, el tutorial incluye las instrucciones para crearla en la sección "Antes de empezar".
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Abre una nueva conversación. Haz clic en el botón "Nueva conversación" o "New chat" (normalmente en la esquina superior izquierda o en el panel lateral). Esto garantiza que no hay contexto de conversaciones anteriores que pueda interferir con el resultado.
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Selecciona el modelo correcto. Usa el modelo más capaz disponible en tu plan de NotebookLM. Para tareas complejas de análisis, el modelo más avanzado siempre produce mejores resultados.
Selecciona los documentos de onboarding
Selecciona los documentos de onboarding: Recopila los documentos más importantes para entender la empresa: plan estratégico, últimos 2 informes anuales, organigrama, principales contratos de clientes (anonimizados), actas del Comité de Dirección del último año, y cualquier documento de "cómo funcionamos aquí".
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Crea el cuaderno
Crea el cuaderno: "New Notebook" → "Onboarding Directivo [Nombre] — [Cargo]".
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Añade las fuentes por categorías
Añade las fuentes por categorías: Sube primero los documentos estratégicos, luego los operativos, y finalmente los de contexto del sector.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Genera el Audio Overview
Genera el Audio Overview: Antes de compartir el cuaderno con el nuevo directivo, genera el Audio Overview con instrucciones específicas: "Explica el negocio, la estrategia y los principales desafíos como si fuera para alguien que llega nuevo al sector".
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Comparte el cuaderno
Comparte el cuaderno: En NotebookLM Plus, puedes compartir el cuaderno con el nuevo directivo con acceso de lectura. Él podrá hacer sus propias preguntas.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Ejecutar el prompt principal
Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo. No modifiques la estructura del prompt — está diseñado para obtener el output más útil posible.
Revisar el output y aplicar los ajustes
El primer output de NotebookLM es un borrador de alta calidad, no el documento final. Dedica 5-10 minutos a revisarlo con estos criterios antes de usarlo:
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1
Lee el output completo de arriba a abajo. No te saltes esta lectura. NotebookLM puede haber incluido suposiciones o datos que no corresponden a tu situación real. Identifica qué partes son correctas, qué partes necesitan ajuste y qué partes debes eliminar.
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2
Verifica todos los datos específicos (cifras, nombres, fechas). NotebookLM puede haber inferido datos a partir del contexto que proporcionaste. Cualquier cifra, nombre propio o fecha debe verificarse antes de compartir el documento con terceros. Si algo no es correcto, corrígelo directamente en el documento o pide a NotebookLM que lo ajuste.
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3
Usa los prompts de iteración para refinar lo que no esté perfecto. No reescribas manualmente lo que NotebookLM puede ajustar por ti. Si algo no está bien, pídele que lo cambie en el siguiente mensaje. Los prompts de iteración de la sección siguiente están diseñados para los ajustes más frecuentes.
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4
Exporta el resultado a tu herramienta habitual. Copia el texto del output y pégalo en Word, Google Docs, PowerPoint o el sistema que uses habitualmente. El texto generado en formato Markdown se convierte automáticamente en formato limpio al pegarlo en la mayoría de editores.
Prompts para refinar el output
Estos son los ajustes más frecuentes que se piden después del primer output. Cópialos directamente en el chat:
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Cuando el output es demasiado genérico.
"El output es demasiado genérico. Adapta cada sección a la situación específica de [EMPRESA] en el sector [SECTOR]. Usa datos y ejemplos concretos del contexto que te he proporcionado."
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Cuando necesitas más o menos profundidad.
"Necesito una versión más concisa: máximo [N] puntos o [N] páginas, priorizando lo más accionable. Elimina el contexto teórico y céntrate en las recomendaciones concretas."
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Cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia.
"Reescribe el output con un tono más [formal/directo/ejecutivo/técnico] para una audiencia de [PERFIL DE AUDIENCIA]. Mantén el contenido pero ajusta el registro."
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Cuando necesitas incorporar algo que no está en el output.
"Añade [ELEMENTO ESPECÍFICO] al output. Debe integrarse de forma coherente con el resto del documento, no como un apéndice."
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Para compartir con el Comité de Dirección o el Consejo.
"Genera una versión ejecutiva de máximo una página con: la situación en una frase, los 3 puntos más importantes, y la recomendación de acción inmediata. Formato: directo, sin relleno, orientado a decisiones."
Qué aspecto tiene el output
Este es el tipo de output que genera NotebookLM con el prompt de este tutorial. El contenido varía según tu empresa y situación, pero la estructura es siempre esta:
El output incluirá: análisis de la situación, recomendaciones priorizadas, y en muchos casos, una tabla o checklist para facilitar la implementación.
• Las recomendaciones son accionables (no genéricas)
• El lenguaje es ejecutivo y directo, sin relleno
• La estructura facilita la lectura rápida (encabezados, listas, tablas)
Inversión y retorno
Qué hacer cuando algo no funciona
| Síntoma | Causa probable | Solución exacta |
|---|---|---|
| El output es genérico y no se ajusta a mi empresa | Las variables del prompt no se han rellenado con información específica | Vuelve al prompt y sustituye TODOS los textos entre corchetes [COMO ESTE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico, mejor el output. |
| NotebookLM no responde o tarda demasiado | El prompt es demasiado largo o hay saturación del servidor | Recarga la página y vuelve a enviar el prompt. Si el problema persiste, divide el prompt en dos mensajes: primero el contexto, luego las instrucciones. |
| El output incluye datos incorrectos o inventados | NotebookLM infiere datos cuando no se los proporcionas explícitamente | Añade al final del prompt: "Si necesitas datos específicos que no te he proporcionado, indica [DATO PENDIENTE] en lugar de inferir cifras." Revisa siempre los números antes de compartir. |
| El output es demasiado largo para usarlo directamente | El prompt solicita demasiados elementos a la vez | Pide una versión resumida: "Genera una versión ejecutiva de máximo [N] puntos, priorizando lo más accionable." O divide la solicitud en dos mensajes separados. |
| El tono no es adecuado para mi audiencia | El prompt no especifica el tono ni la audiencia | Añade al prompt: "El tono debe ser [formal/directo/técnico] para una audiencia de [PERFIL]. Evita el lenguaje académico y usa términos del sector [SECTOR]." |
¿Qué hacer ahora?
Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:
¿Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?
Sí. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estratégica o regulada, son candidatos óptimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuración, ningún dato abandona nunca los servidores de tu organización y el modelo no puede ser entrenado con tu información.
Mistral Large 2 — Excelente para extracción de información y clasificación con alta precisión.
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vLLM — Para entornos de producción con múltiples usuarios simultáneos y alto rendimiento.
LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuración de servidor.
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB o 4× RTX 4090 (24GB VRAM cada una).
RAM: 128GB mínimo.
Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing con VPC aislada.
La configuración de modelos open source on-premises requiere un proveedor técnico especializado que conozca tanto la tecnología como los requisitos de cumplimiento normativo. Emovere puede ayudarte a desplegar esta solución en tu infraestructura de forma segura, con garantías legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organización.