Errores más comunes de NotebookLM y cómo evitarlos

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Confiar toda la organización de nuestro día a día a una sola herramienta de IA puede sonar tentador, pero es un error bastante habitual cuando se empieza a usar NotebookLM. La plataforma de Google es potente, especialmente para estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan con grandes cantidades de información, pero ni es mágica ni es infalible. Su comportamiento cambia mucho según el tipo de archivo que subas, cómo lo prepares y la forma en que formules tus indicaciones.

En los últimos meses, la comunidad ha ido detectando una serie de fallos, límites ocultos y malos usos recurrentes de NotebookLM que pueden cortar por completo el flujo de trabajo si no los conoces. Algunos tienen que ver con problemas técnicos del propio sistema; otros, con errores de enfoque al usar la herramienta. A continuación se recogen los errores más comunes de NotebookLM, sus causas y las soluciones o alternativas más prácticas para que puedas sacarle partido sin volverte loco cada vez que algo falle.

Errores al subir e interpretar documentos en NotebookLM

Uno de los pilares de NotebookLM es su capacidad para leer fuentes externas como PDF, textos, vídeos o audios y convertirlos en una base de conocimiento. Justo ahí, en la subida y el procesamiento de documentos, es donde aparecen algunos de los problemas más desesperantes para los usuarios.

Un fallo bastante extendido es cuando intentas subir un archivo PDF y la herramienta se queda cargando indefinidamente o devuelve un mensaje de error, incluso si el documento respeta el límite de tamaño que se muestra en la interfaz (200 MB). Desde fuera parece un fallo aleatorio, pero casi siempre está relacionado con otra restricción menos visible: el número máximo de palabras por fuente.

NotebookLM no sólo controla el peso del archivo; también impone un límite aproximado de 500.000 palabras por documento. Si superas esa cifra, el sistema puede bloquear la importación o procesar el archivo de forma incompleta. Una solución práctica es partir el texto original en varios PDF más pequeños, asegurándote de que cada fragmento quede por debajo de ese umbral de palabras antes de volver a subirlos al cuaderno.

Otro quebradero de cabeza bastante comentado es la desaparición aparente de páginas o secciones dentro de un documento ya cargado. El usuario abre el cuaderno, pide información sobre un capítulo concreto y NotebookLM responde como si ese contenido no existiera. En muchos casos no se trata de un bug aleatorio, sino de cómo la IA filtra o interpreta el archivo.

Hay dos causas típicas: por un lado, páginas escaneadas sin OCR o con texto no reconocible, lo que hace que NotebookLM no pueda “leer” realmente lo que hay ahí; por otro, la activación de filtros de seguridad sobre imágenes o contenidos considerados sensibles, por ejemplo fotos médicas o ilustraciones anatómicas en apuntes de salud, que pueden provocar que esas páginas se ignoren durante el procesamiento.

Para minimizar este problema, conviene revisar previamente el archivo con una herramienta de OCR y garantizar que el texto sea seleccionable y legible digitalmente. También es buena idea evitar, en la medida de lo posible, documentos saturados de imágenes potencialmente sensibles o dividirlos para separar la parte conflictiva del resto del contenido útil.

Un fallo más sutil, pero muy relevante para trabajos largos, es la “contaminación” de la base de conocimientos cuando mezclas demasiadas fuentes distintas en un mismo cuaderno. Al ir añadiendo documentos con enfoques diferentes o incluso con información contradictoria, NotebookLM a veces genera respuestas que cruzan datos de manera confusa, o se queda enganchado a información desactualizada, incluso después de haber incorporado versiones más recientes de un mismo texto.

La mejor práctica en este caso es trabajar con cuadernos separados para proyectos, clientes o temas que puedan entrar en conflicto. En lugar de concentrar todo en un único espacio de trabajo, resulta más seguro crear cuadernos independientes, de modo que NotebookLM no mezcle fuentes antiguas y nuevas en una misma respuesta, especialmente si estás manejando documentación delicada o que exija precisión absoluta.

Problemas frecuentes al subir PDF antiguos o mal escaneados

Entre las incidencias reales de usuarios hay un caso muy ilustrativo: alguien intenta subir el PDF de un libro del siglo XIX y se topa continuamente con el mensaje “Error al subir el archivo. Intenta de nuevo.”. Prueba con una copia más clara, comprime el documento para ajustarse al límite de tamaño y, aun así, la herramienta sigue bloqueando la subida sin más explicación.

Situaciones como esta suelen combinar varios factores: escaneos antiguos con mala calidad, ruido visual, formatos de PDF poco estándar o metadatos corruptos. Incluso aunque el archivo parezca legible a simple vista, la estructura interna puede hacer que NotebookLM no lo acepte o falle al indexarlo.

Cuando te ocurra algo similar, es recomendable pasar el documento por un editor de PDF moderno que permita “limpiar” el archivo: volver a guardarlo con una versión reciente del estándar PDF, aplicar OCR sobre todas las páginas, eliminar metadatos innecesarios y, si hace falta, dividirlo en tramos más pequeños. Si después de esto la herramienta sigue rechazándolo, lo más sensato es extraer el texto a formato plano (por ejemplo .txt o .docx) y subirlo como una fuente alternativa, perdiendo el maquetado pero asegurando que la IA pueda leer el contenido.

También conviene recordar que NotebookLM no ejecuta búsquedas en la web ni “busca por su cuenta” copias alternativas de ese libro; lo único que puede manejar es lo que tú le proporcionas como fuente. Por eso es clave que el material de entrada esté lo mejor preparado y estructurado posible antes de subirlo, sobre todo cuando se trata de obras antiguas o escaneos históricos.

Limitaciones y errores en los resúmenes y podcasts de audio

Una de las funciones estrella de NotebookLM es su capacidad para convertir tus documentos en una especie de podcasts o resúmenes de audio personalizados. Esta opción, que en la interfaz suele aparecer como “Resumen de audio” o formatos similares, ha ganado mucha popularidad entre quienes prefieren repasar contenidos mientras hacen otras tareas.

Sin embargo, muchos usuarios han notado un cambio brusco en el comportamiento de esta función: audios que antes podían alargarse hasta los 50 o 60 minutos ahora se quedan en piezas de apenas 20 o 30 minutos. El recorte no sólo afecta a la duración, sino a la profundidad del análisis que ofrece la IA, que tiende a saltarse secciones relevantes o, en el peor de los casos, a “inventarse” partes del contenido para rellenar huecos.

El equipo técnico de Google ha reconocido que este comportamiento se debe a efectos colaterales de cambios internos en el software, es decir, a un bug no intencionado. En otras palabras, no hay nada que el usuario pueda configurar para fijar una duración mayor o forzar un nivel extra de detalle; por ahora depende de cómo esté funcionando el modelo en cada momento.

Mientras se estabilizan estas funciones, la única vía razonable es adoptar una estrategia un poco más manual: probar varias veces la generación del audio, revisar el resultado y, si se queda corto, complementarlo con la lectura directa del documento dentro del cuaderno. También puedes plantear preguntas específicas después de escuchar el resumen, pidiendo ampliaciones concretas sobre capítulos u apartados que hayan quedado demasiado superficiales.

Conviene tener muy presente que un audio atractivo y fluido no implica que todo lo que diga sea exacto. En resúmenes especialmente recortados, aumenta el riesgo de que la IA omita matices importantes o mezcle fragmentos de forma algo creativa. Por eso, en contextos académicos o profesionales exigentes, no es buena idea fiarlo todo al podcast y olvidarse de validar la información frente a la fuente original.

Fallos de interfaz y diferencias entre la versión web y la app

Más allá de cómo procesa los datos, NotebookLM arrastra varios problemas de usabilidad y limitaciones según el dispositivo donde se use. Una de las confusiones más habituales nace en la versión para móvil, especialmente en Android, donde muchos usuarios descubren que faltan funciones que sí aparecen en el escritorio.

En la app o en la versión web móvil es relativamente frecuente que no se encuentren herramientas como las notas internas, los cuestionarios automáticos o las tarjetas de estudio. Esto no es, según el propio equipo de Google, un error como tal, sino una “limitación conocida” de la experiencia móvil. Básicamente, la versión completa de NotebookLM está pensada para ejecutarse desde el navegador de escritorio.

Si necesitas trabajar de forma intensiva con cuadernos complejos, lo más sensato es usar la versión web de escritorio siempre que te sea posible. En el móvil puedes apoyarte en la lectura rápida o en consultas sencillas, pero hoy por hoy la app no está diseñada para ofrecer el mismo nivel de control ni la misma variedad de herramientas que en un ordenador.

Otro aspecto que genera frustración son los fallos aleatorios de la interfaz: cuadernos que se bloquean, pestañas que dejan de responder o pantallas en blanco al navegar entre fuentes o al intentar cargar documentos grandes. Llama la atención que a veces el servicio funcione sin problema en un teléfono Android, pero se vuelva casi inútil en un MacBook u otro equipo de sobremesa, aunque otros compañeros con equipos aparentemente idénticos no sufran el mismo error.

En estos casos, la causa suele estar fuera de NotebookLM: configuraciones concretas del navegador, extensiones que interfieren con el script, bloqueadores de contenido o incluso problemas locales de recursos (RAM, GPU, etc.). Un primer paso útil es probar en otro navegador (Chrome, Edge, Firefox), desactivar extensiones agresivas y comprobar si el equipo está saturado. Si el error desaparece al cambiar de navegador o perfil, casi seguro que no era un fallo directo de NotebookLM.

Por otro lado, siguen apareciendo mensajes de error de servidor al generar informes de estudio o al crear cuestionarios. Estos fallos suelen ser intermitentes y se deben a picos de carga en la infraestructura de generación. Aquí poco se puede hacer más allá de revisar la conexión a internet, esperar unos minutos y reintentar la acción. Cuando el problema persiste durante horas, suele ser buena idea consultar canales oficiales o foros para confirmar si hay una incidencia general.

Malos hábitos de uso que reducen el potencial de NotebookLM

No todos los problemas vienen del lado técnico; muchos usuarios caen en patrones de uso que limitan bastante lo que la herramienta puede hacer por ellos. Uno de los más típicos es empezar un cuaderno sin tener claro para qué se va a usar. Se suben documentos a lo loco, se mezclan apuntes, informes y artículos sin un hilo conductor, y luego se espera que la IA saque de ahí una síntesis ordenada y coherente.

Antes de cargar nada, merece la pena pararse un momento y preguntarse: ¿quiero investigar un tema concreto, resumir materiales extensos o simplemente organizar ideas dispersas?. Con un propósito definido, puedes elegir mejor qué documentos incluir, qué tipo de preguntas hacer y qué salidas (resúmenes, esquemas, guías de estudio, podcasts) tienen más sentido para ese cuaderno.

Otro error habitual es subir documentos mal preparados: textos sin estructura, sin títulos ni subtítulos claros, párrafos interminables y secciones mal separadas. Aunque NotebookLM puede arreglar en parte este caos, su rendimiento mejora mucho cuando el contenido viene ya con una jerarquía lógica, con encabezados descriptivos y párrafos razonablemente organizados.

Hay que recordar además que NotebookLM no lanza búsquedas en internet por su cuenta. Todo lo que genera se basa en las fuentes que le proporcionas más el conocimiento general del modelo, por lo que si la documentación está incompleta o coja en ciertos puntos, es probable que las respuestas también lo estén. Por eso, para investigaciones serias, es recomendable revisar si realmente estás subiendo todo el material relevante o sólo una parte muy parcial.

En el extremo opuesto, también hay quienes se emocionan con la cantidad de cosas que NotebookLM puede hacer con la voz y el audio, y descuidan completamente la calidad del contenido de origen. Convertir apuntes mal estructurados en un podcast no los vuelve mágicamente claros; si el material base es confuso, el resultado en audio será igual o más difuso, por muy bien narrado que parezca.

Por eso, un buen hábito es dedicar un tiempo previo a ordenar mínimamente tus PDF, apuntes y textos antes de subirlos, de modo que la IA tenga algo sólido a lo que agarrarse. A partir de ahí, sí tiene sentido explotar su capacidad para generar esquemas, preguntas de repaso, guiones y resúmenes que refuercen la comprensión.

Cómo preguntar mejor a NotebookLM para evitar respuestas pobres

Otro gran foco de frustración tiene menos que ver con la tecnología y más con la forma de comunicarse con ella, por ejemplo al personalizar ChatGPT para mejorar respuestas. NotebookLM está pensado para responder a preguntas en lenguaje natural, pero eso no quiere decir que dé lo mejor de sí mismo ante consultas vagas o excesivamente generales.

Un ejemplo clásico: pedir simplemente “¿Qué es la inteligencia artificial?” dentro de un cuaderno que contiene un libro sobre IA aplicada a la educación. NotebookLM puede responder con una definición muy genérica que no aprovecha casi nada de tus fuentes específicas. En cambio, si preguntas “¿Cuáles son las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito educativo según este libro?” estás guiando al modelo hacia la parte concreta de tu documentación que te interesa.

Cuanto más contexto y delimitación incluyas en la pregunta, mejor podrá la herramienta filtrar la información del cuaderno y devolverte algo útil y accionable. Se trata de decirle qué quieres, pero también desde qué enfoque: comparaciones, pros y contras, impacto en un sector, resumen de un capítulo concreto, listado de conceptos clave, etc.

También ayuda mucho indicar el formato deseado del resultado: “Hazme un esquema con viñetas”, “Resume en 5 puntos clave”, “Genera 10 preguntas tipo test sobre el capítulo 3”. NotebookLM dispone de funciones internas para cuestionarios y tarjetas de estudio, pero sugerirle una estructura de salida concreta suele mejorar la claridad de lo que obtienes, aunque luego quieras retocarlo a mano.

Por último, conviene aceptar que la interacción con NotebookLM es, en gran parte, un proceso iterativo: no se trata de lanzar una única pregunta gigante y esperar el texto perfecto, sino de ir puliendo las indicaciones en sucesivas rondas, afinando la petición y corrigiendo posibles malentendidos del modelo con instrucciones adicionales.

Cuándo tiene sentido usar NotebookLM y cuándo apoyarse en otras IA

Aunque NotebookLM comparte ADN con otros modelos de Google y compite indirectamente con herramientas como ChatGPT, su filosofía de uso está muy centrada en trabajar con tus propios documentos. Entender bien qué sabe hacer —y qué no— ayuda a evitar expectativas irreales y errores de enfoque.

NotebookLM brilla cuando necesitas analizar, sintetizar y reorganizar grandes bloques de información que ya posees: manuales, informes largos, libros técnicos, apuntes de clase, investigaciones previas, etc. Si tu reto es domar ese volumen de texto para convertirlo en algo manejable (esquemas, resúmenes, guías de estudio, guiones de audio), la herramienta encaja como un guante.

En cambio, cuando lo que buscas es información actualizada de la web, noticias recientes, comparativas de productos o datos muy cambiantes, un modelo orientado a la búsqueda en internet (como ciertos modos de ChatGPT o el propio Gemini en sus variantes conectadas) suele ser más adecuado. NotebookLM se apoya sobre todo en lo que tú le das y no en un rastreo activo de la red.

También es útil combinar enfoques: puedes usar otra IA para localizar rápidamente las mejores fuentes sobre un tema y, después, subir esos documentos seleccionados a NotebookLM para exprimirlos a fondo mediante resúmenes, preguntas y podcasts personalizados. Así aprovechas lo mejor de cada herramienta sin esperar que una sola lo haga absolutamente todo.

En el terreno de la productividad personal, NotebookLM puede ahorrarte muchas horas de lectura mecánica, pero sigue siendo clave mantener cierto pensamiento crítico sobre sus resultados. Revisar las respuestas frente a las fuentes, detectar posibles contradicciones y corregir detalles forma parte de un uso responsable, sobre todo si tus proyectos tienen impacto académico, profesional o legal.

Conocer los fallos habituales de NotebookLM —los límites de palabras por archivo, los problemas con PDF mal escaneados, las restricciones de la app móvil, los bugs en resúmenes de audio o los malos hábitos al formular preguntas— te coloca en una posición de ventaja: puedes anticipar dónde se va a atascar, preparar mejor tus documentos y modular tus expectativas. Usado con cabeza, deja de ser una caja negra caprichosa para convertirse en un aliado muy potente a la hora de trabajar con información compleja.

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