La presidenta de DeNA, Tomoko Namba, tiene un método de investigación que siempre realiza antes de conocer a alguien por primera vez.
Recopila información sobre la persona utilizando un motor de búsqueda con IA, lo vuelca todo en NotebookLM y hace preguntas durante su trayecto al trabajo.
Eso es todo.
Para ser honesto, cuando lo escuché por primera vez, pensé: "Es una alta ejecutiva japonesa, seguro que usa alguna herramienta especial".
Pero cuando investigué, me equivoqué.
Ella utiliza herramientas gratuitas que cualquiera de nosotros puede empezar a usar hoy mismo.
En este artículo, compartiré mi registro de cómo reproduje el método de investigación de la presidenta Namba usando NotebookLM como aficionado.
Aunque NotebookLM tuvo una renovación importante el 8 de junio, este procedimiento se puede reproducir completamente dentro del nivel gratuito.
Cuando termines de leer, tendrás el procedimiento para analizar a fondo a tu socio comercial para la reunión de mañana en solo 30 minutos.
Lo increíble no es el rendimiento de la herramienta en sí.
Es la división del trabajo: separar "buscar" de "interiorizar".
Capítulo 1: El Secreto del Método de Investigación de la Presidenta Namba es Simplemente Separar "Buscar" e "Interiorizar"
Primero, organicemos lo que hace la presidenta Namba.
La fuente es su propia declaración en el AI Day de DeNA en febrero de 2025.
El procedimiento es el siguiente:
- Preguntar al motor de búsqueda con IA Perplexity: "¿Cuáles son los artículos imprescindibles sobre esta persona?"
- Poner todas las URL de artículos, videos y publicaciones de X (Twitter) sugeridas en NotebookLM.
- En el taxi de camino a la reunión, hacer preguntas a NotebookLM como: "¿Qué opina esta persona sobre la administración Trump?"
Con esto, ella asimila los intereses y perspectivas de una persona que conoce por primera vez usando solo su tiempo de viaje.
Lo importante aquí es la división de roles entre las dos herramientas.
Perplexity es el "recolector" que selecciona artículos relevantes del vasto océano de internet.
NotebookLM es el "lector" que solo lee los artículos recopilados y responde únicamente a partir de ellos.
¿Por qué separarlos? Porque si dejas que una sola IA haga todo, se mezclan alucinaciones (mentiras).
NotebookLM solo responde a partir de los materiales que proporcionas.
Por eso puede mostrarte exactamente dónde está escrito en la fuente usando citas, lo que hace que las alucinaciones sean menos probables.
Hay una razón sólida para esta división del trabajo.
Si le pides a un motor de búsqueda con IA que "resuma todo", mezclará información de todo internet, incluyendo potencialmente cosas que la persona nunca dijo.
Pero NotebookLM nunca sale de los artículos que proporcionas.
Por lo tanto, solo lo que la persona "realmente dijo" permanece en tus manos.
Lo más aterrador antes de una reunión de negocios es hablar con alguien basándose en suposiciones incorrectas.
La fortaleza de este enfoque de dos etapas es que lo previene estructuralmente.
Cuando entro en pequeñas y medianas empresas como consultor de IA, este es el primer concepto que transmito.
Muchas empresas empiezan pensando en "qué herramienta introducir".
Pero lo que realmente es efectivo es decidir "qué tarea delegar a la IA" de antemano.
La investigación, el resumen y la redacción de materiales se delegan a la IA.
El juicio final y el trabajo de enfrentarse a las personas los retienen los humanos.
Esta clara distinción es muchas veces más efectiva para los resultados que simplemente aumentar el número de nuevas herramientas.
Lo que hace la presidenta Namba es, en última instancia, esta misma división del trabajo.
Esa es la visión general del método. A continuación, hablaré de por qué tiene sentido hacer esto con el "nuevo" NotebookLM ahora.
Capítulo 2: ¿Por Qué el "Nuevo" NotebookLM Ahora? | El Cerebro se Convirtió en Gemini 3.5 el 8 de Junio
La presidenta Namba habló sobre este uso a principios de 2025.
Desde entonces, NotebookLM ha evolucionado hasta convertirse en otra cosa.
El mayor cambio fue la actualización del 8 de junio de 2026.
Google explicó en su blog oficial que NotebookLM ahora funciona con Gemini 3.5, la nueva generación de Gemini, y una base llamada Antigravity.
Esto ha traído tres grandes evoluciones:
- La IA ahora puede buscar y sugerir fuentes web por sí sola, incluso a partir de preguntas vagas.
- Cada cuaderno tiene un entorno en la nube donde puede escribir y ejecutar código para análisis.
- Los resultados de la investigación se pueden exportar en varios formatos como PDF, Word, Excel, PowerPoint e imágenes.
Según la evaluación interna de Google, el sistema renovado superó a la versión anterior en un promedio de más del 65% en categorías clave.
De aquí en adelante, escribiré con honestidad para evitar malentendidos.
Estas nuevas funciones del 8 de junio se están proporcionando actualmente por adelantado al plan Ultra superior (a partir de 14.500 yenes/mes) y a algunos usuarios de Workspace Business.
El comunicado oficial dice que las expandirán gradualmente a otros usuarios.
En otras palabras, no es que "todos puedan usar todas estas nuevas funciones gratis desde hoy".
Sería mentira decir que se puede hacer todo aquí gratis.
Sin embargo, esta es la parte importante.
El método de la presidenta Namba es originalmente del tipo "recopila las fuentes tú mismo con Perplexity e introdúcelas".
No tienes que esperar la exploración automática en el paso 1; el procedimiento en sí se puede reproducir con el NotebookLM actual.
Además, la función principal de "responder solo a partir de los materiales proporcionados con citas" ha estado disponible de forma gratuita desde el principio.
Esta parte central es exactamente lo que se necesita para investigar a un socio comercial.
Incluso de forma gratuita, NotebookLM permite hasta 500.000 palabras por fuente.
500.000 palabras equivalen a 4 o 5 libros de bolsillo.
Puedes introducir más de 10 transcripciones de los artículos y videos de la persona y aún te sobrará espacio.
Además, puedes poner hasta 50 fuentes en un solo cuaderno.
Mientras esperamos las funciones completas que utilizan el nuevo cerebro a medida que se expanden, es práctico probar primero el procedimiento que se puede hacer gratis.
Ahora que las herramientas están listas, te mostraré el procedimiento exacto que usé para reproducir esto en 30 minutos.
Capítulo 3: El Procedimiento Completo que un Aficionado Reprodujo en 10 Minutos | Analizando a un Socio Comercial
A partir de aquí, este es un registro de cómo lo reproduje asumiendo un socio comercial ficticio.
No hay operaciones especializadas. No escribí ningún código.
1. Recopilar artículos imprescindibles con Perplexity
Primero, abre Perplexity y pregunta:
"Por favor, indíqueme los artículos, entrevistas e información de conferencias imprescindibles para el Sr./Sra. [Nombre] de [Nombre de la Empresa]. Incluya las URL de las fuentes".
Entonces, se devolverán URL de artículos y videos relacionados con enlaces a las fuentes.
No te lo tomes todo al pie de la letra; selecciona solo las URL que parezcan relevantes.
2. Introducir las URL en el nuevo NotebookLM
A continuación, crea un nuevo cuaderno en NotebookLM y pega las URL recopiladas desde "Añadir fuente" a la izquierda.
Se pueden introducir varias URL a la vez si se separan con saltos de línea.
Los videos de YouTube se pueden añadir tal cual, y las publicaciones de X se pueden añadir copiando y pegando el texto.
Aquí tienes un consejo:
Mezcla diferentes tipos de fuentes, como artículos de entrevistas de la persona, videos de conferencias y publicaciones recientes de X.
Los comunicados oficiales suelen contener muchos lugares comunes, mientras que las publicaciones de X pueden ser fragmentarias.
Al mezclar ambos, puedes ver incluso el rango entre la "postura pública y los verdaderos sentimientos" de la persona.
En el momento en que los introduces, el nuevo cerebro lo lee todo y proporciona un resumen general en decenas de segundos.
3. Profundizar en el conocimiento de la persona a través del chat
Este es el evento principal. En la columna de chat del centro, lanza preguntas que sean efectivas para la reunión de negocios.
Aquí tienes un ejemplo de prompt:
1Actúa como un asistente que ayuda en la preparación de reuniones.2Basándote únicamente en los materiales subidos, organiza lo siguiente:341. Temas sobre los que esta persona ha estado hablando repetidamente últimamente (top 3)52. Valores importantes y criterios de juicio63. Temas que parecen peligrosos de tocar (minas terrestres)74. Ángulos que probablemente resuenen en la reunión (junto con las declaraciones de apoyo)89Para los puntos no mencionados en los materiales, indica claramente "Sin mención".10Escribe las inferencias de manera que sean claramente identificables como inferencias.
Las respuestas que lleguen tendrán todas citas como "qué parte de qué fuente".
Por ejemplo, cuando lo probé, devolvió algo como: "La persona valora la marca a largo plazo por encima de los números a corto plazo. La base es una declaración en medio del video de la conferencia", junto con la ubicación de la declaración.
Por lo tanto, si sientes curiosidad por un punto, puedes hacer clic en esa cita y comprobar el artículo original en el acto.
Al tomarte la molestia adicional de ver la información primaria con tus propios ojos, también puedes notar cualquier malentendido de la IA.
4. Volcarlo en un memo de reunión
Finalmente, pregunta: "Por favor, resume este contenido en un memo que pueda leer en 3 minutos antes de la reunión".
Con esto, los intereses, valores, minas terrestres y ángulos resonantes de la persona se resumen en una página.
Hasta este punto, tardé unos 10 minutos.
Más de la mitad de ese tiempo fue el tiempo dedicado a seleccionar artículos en Perplexity; la operación de NotebookLM en sí misma lleva menos de 5 minutos.
Incluso para alguien que lo toca por primera vez, parece algo que se puede ejecutar en unos 10 minutos de tiempo de viaje una vez que te acostumbras.
El otro día, cuando compartí este procedimiento con los miembros de mi salón, se alegraron diciendo: "Mi nerviosismo antes de las reuniones ha disminuido".
La tranquilidad que tienes cuando te reúnes con alguien mientras ya lo conoces es completamente diferente.
Seré honesto aquí.
Este proceso de 10 minutos fue posible porque había una cantidad considerable de información pública sobre la persona.
Si es un socio con casi ningún artículo o publicación, se recopilará menos material y no se consolidará tanto.
En ese caso, no debes confiar solo en la IA; necesitas añadir investigación de antecedentes a través de referentes o entrevistas a la antigua usanza.
Y déjame decirte una cosa más.
Lo que produce la IA es, en última instancia, una hipótesis construida a partir de información pública.
Es peligroso ir con suposiciones fijas, así que tómalo con la intención de verificarlo en el acto ese día.
Ese es el procedimiento de reproducción para individuos. A continuación, hablaré sobre cómo convertir esto en un arma para las ventas de la empresa.
Capítulo 4: Cómo Hacer que Funcione Realmente para Reuniones Empresariales | Cultivando "Cuadernos Específicos para Clientes"
Hasta ahora, era "preparación para una sola reunión".
Donde realmente empieza a funcionar para una empresa es más allá de eso.
Es el uso de crear y cultivar un "cuaderno dedicado" para cada cliente.
El método es simple.
Crea un cuaderno dedicado a la Empresa A y añade no solo los artículos de la Empresa A, sino también actas de reuniones pasadas, propuestas e intercambios de correos electrónicos.
Entonces, ese cuaderno se convierte en un asistente dedicado que solo sabe de la Empresa A.
Antes de la próxima reunión, si preguntas: "¿Cuál fue la política que acordamos con la Empresa A la última vez?", aparecerá en el acto.
Si preguntas: "¿Qué puntos expresó la Empresa A como reacios en el pasado?", te dirá las minas terrestres.
Incluso cuando la persona encargada cambia dentro de la empresa, si entregas este cuaderno, el historial del socio se transmite tal cual.
La personalización de "solo esa persona sabe de ese cliente" se resuelve con un solo cuaderno.
Solo hay una precaución.
Si estás incluyendo materiales que contienen información confidencial de un cliente, usa una cuenta administrada como un Workspace de empresa en lugar de una cuenta personal gratuita.
Siempre que no te equivoques en el lugar donde lo pones, esto se convierte en un arma poderosa.
Déjame contarte un fracaso pasado mío.
Cuando hacía ventas en una empresa emergente, era del tipo que presionaba con números.
Enviaba casi 300 mensajes para prospección de nuevos negocios y tenía suerte si obtenía 5 respuestas.
En un momento dado, dejé de presionar con volumen y empecé a enviar un solo mensaje adaptado a cada empresa después de investigarlas una por una.
Cuando hice eso, la tasa de respuesta claramente aumentó.
Fue el momento en que me di cuenta físicamente de que la calidad de la investigación se vincula directamente con los resultados.
Ahora, esa investigación de antecedentes sobre un socio que solía llevar horas de trabajo manual se reduce a 10 minutos con IA.
Honestamente, desearía haber tenido esto en ese entonces.
El valor de investigar cuidadosamente cada empresa no ha cambiado.
Lo que ha cambiado es solo el tiempo que lleva esa investigación de antecedentes.
Ahora hemos conectado la reproducción individual con las operaciones de la empresa. Finalmente, reduciré las acciones que puedes realizar hoy mismo a tres.
Capítulo 5: 3 Pasos que Puedes Hacer Hoy
Como esto se ha alargado, reduciré los primeros pasos a tres:
- Elige solo un socio comercial. → No intentes hacerlo todo a la vez. Solo elige a una persona con la que te reúnas la próxima semana.
- Introduce todas las URL recopiladas con Perplexity en NotebookLM. → Separa el "recolector" y el "lector". Este es el núcleo del modelo de la presidenta Namba.
- Profundiza en el conocimiento de la persona a través del chat durante el tiempo de viaje. → Simplemente pega el prompt del Capítulo 3 y pregunta sobre los intereses y minas terrestres de la persona.
Al principio, las respuestas que salgan pueden parecer un poco fuera de lugar.
Pero si mejoras la calidad de los artículos que introduces, las respuestas serán cada vez más precisas.
Lo importante no es apuntar a la perfección de inmediato, sino intentar ejecutar el proceso para una persona.
Honestamente, es una pérdida de tiempo seguir investigando los antecedentes de los socios desde cero cada vez sin conocer esta división del trabajo.
Si una hora de investigación de antecedentes por reunión se acumula en docenas de casos al año, docenas de horas desaparecerán solo por eso.
Gracias por verme hasta el final.
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