المقدمة
في عالم مزدحم بأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وClaude، تمر أداة NotebookLM من Google غالبًا دون تقدير حقيقي.
والغريب؟ أنها واحدة من أكثر الأدوات فائدة لمصممي المنتجات وUX، خصوصًا لمن يعملون مع بيانات حقيقية، أبحاث مستخدمين، ووثائق معقدة.
NotebookLM ليس مجرد “شات مع ملفات”.
هو دفتر ذكي يفكّر داخل حدود مصادرِك أنت، ويستخرج منها المعنى، الأنماط، والتناقضات… بدون هلوسة.
في هذا المقال، نعرض 3 استخدامات عملية تجعل NotebookLM أداة أساسية في ترسانة أي Product Designer محترف.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
لماذا NotebookLM وليس ChatGPT أو Claude؟
السؤال شائع بين فرق التصميم:
لماذا أستخدم NotebookLM إذا كنت أملك ChatGPT؟
الجواب المختصر: لأن NotebookLM لا يخترع… بل يستدل.
وهنا الأسباب الثلاثة الأساسية:
أولًا: تقليل الهلوسة إلى الحد الأدنى
NotebookLM يعمل فقط على المصادر التي ترفعها أنت:
ملفات، نصوص، روابط، تقارير، مقابلات.
ويُرجع لك النتائج مع إشارات دقيقة للمصدر، ما يجعل التحقق سهلًا وفوريًا.
ثانيًا: ربط مصادر مبعثرة في نظام واحد
أبحاث المستخدمين نادرًا ما تكون في مكان واحد.
NotebookLM قادر على ربط:
مقالات عامة
تقارير داخلية
مقابلات
فيديوهات
بودكاست
ثم استخراج رؤى لم تكن واضحة عند قراءة كل مصدر على حدة.
ثالثًا: تحويل البيانات إلى صيغ جديدة
تقارير → عروض تقديمية
نصوص → خرائط ذهنية
ملاحظات → Personas
فوضى → نظام
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. بناء قاعدة معرفة تصميمية ديناميكية
NotebookLM ممتاز في تحليل كميات كبيرة من المعلومات واستخراج الرؤى منها، وهذا يجعله مثاليًا لبناء Knowledge Base متخصصة في مجال واحد مثل:
User Research
Accessibility
Design Systems
UX Writing
مثال عملي: أبحاث المستخدمين
قم برفع:
تفريغات مقابلات المستخدمين
ملخصات التحليلات
ملاحظات الاختبارات
بعدها اطلب من NotebookLM:
“أنشئ Personas واقعية بناءً فقط على البيانات المرفوعة.
تضمّن الدوافع، العوائق، عوامل المخاطرة، ولحظات التحفيز.”
النتيجة؟
Personas مبنية على بيانات حقيقية، مع إمكانية الرجوع لكل جملة ومعرفة من قالها وأين.
تقارير أبحاث جاهزة
يمكنك أيضًا طلب:
“أنشئ تقرير أبحاث يختصر احتياجات المستخدمين، نقاط الألم، JTBD، والأنماط الناشئة، مع ترتيبها حسب الخطورة وحجم الفرصة.”
والأجمل؟
يمكنك متابعة التحليل بسؤال مثل:
“ما الفجوات الموجودة في رحلة المستخدم؟”
NotebookLM سيُظهر لك النقاط العمياء التي لم تنتبه لها.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
2. تحويل العصف الذهني الفوضوي إلى مفاهيم واضحة
مرحلة الـIdeation غالبًا تكون مليئة بالأفكار… وقليلة التنظيم.
وهنا يتألق NotebookLM.
ارفع ملفًا واحدًا يحتوي على:
كل الأفكار الخام
الملاحظات
التعليقات
الاقتراحات
ثم اطلب:
“جمّع الأفكار في مجموعات، احذف المكرر، ادمج المتشابه، وقدّم 5 مفاهيم منتج واضحة وقابلة للعرض.”
أدوات العرض داخل NotebookLM
من لوحة Studio يمكنك استخدام:
Mind Map
خريطة ذهنية تفاعلية توضّح العلاقات بين الأفكار.
Infographics
تحويل الأفكار إلى عناصر بصرية قابلة للمشاركة مع الفريق أو أصحاب المصلحة.
Audio Overview
محادثة صوتية تحاكي بودكاست يشرح الأفكار — مثالية للاستيعاب أثناء التنقل.
اقرأ أيضا : NotebookLM: خمس استراتيجيات لا يعرفها 99% من المستخدمين… لكنها تغيّر طريقة تفكيرك جذريًا
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
3. تدقيق القرارات التصميمية قبل فوات الأوان
كم مرة صُممت ميزة رائعة… ثم اكتُشف لاحقًا أنها:
لا تتماشى مع المتطلبات
صعبة التنفيذ
تتعارض مع قيود النظام
NotebookLM يحل مشكلة “TL;DR” الشهيرة.
ارفع:
وثائق المتطلبات
القيود التقنية
Design Rationale
ثم اسأل:
“أرغب بإضافة [وصف الميزة]. قيّم هذا القرار التصميمي مقارنة بمتطلبات المنتج.”
NotebookLM سيقوم بعملية Cross-Referencing دقيقة بين فكرتك والوثائق الأصلية، ويُظهر لك التعارضات المحتملة قبل أن تتحول إلى مشاكل حقيقية.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
الخلاصة: NotebookLM ليس أداة… بل نظام تفكير
NotebookLM لا ينافس ChatGPT أو Claude.
هو يُكملهم.
إذا كان ChatGPT ممتازًا في التوليد، فإن NotebookLM متفوّق في:
التحليل
التحقق
الربط
التنظيم
استخراج المعنى من الواقع
وبالنسبة لمصممي المنتجات، هذا الفارق يصنع قرارات أفضل… ومنتجات أذكى.
مع Echo Media
في Echo Media، لا نكتب عن الذكاء الاصطناعي كموضة…
بل كأداة عملية تُعيد تعريف طريقة التفكير، التصميم، واتخاذ القرار.
تابعنا لتبقى دائمًا في الجانب الذكي من المستقبل.