Ik schrijf graag over wat tools goed kunnen, maar het is net zo belangrijk om eerlijk te zijn over waar ze tekortschieten. NotebookLM is een sterke tool, maar er zijn een paar dingen die je moet weten voor je het serieus inzet voor je bedrijf.
Geen officieel API
Dit is voor sommige bedrijven een dealbreaker. NotebookLM heeft geen officieel API, wat betekent dat je het niet direct kunt koppelen aan je eigen bedrijfssoftware. Als je workflows wilt bouwen die automatisch data naar NotebookLM sturen of resultaten ophalen, loop je hier tegenaan.
Er is wel een workaround: je kunt Google Docs als tussenstap gebruiken. Via Zapier of n8n schrijf je data naar een Google Doc, en dat Doc koppel je aan je NotebookLM-notebook met de sync-functie. Het werkt, maar het is niet ideaal. Je bent afhankelijk van een extra stap, en dat maakt je workflow kwetsbaarder.
Hallucinaties komen nog voor
NotebookLM wordt vaak geprezen omdat het 'grounded' is, het baseert antwoorden op jouw bronnen in plaats van op algemene kennis. Dat klopt grotendeels, maar het is niet waterdicht. Bij diepgravend onderzoek in grote of historische archieven verzint het systeem soms specifieke datums, details of citaten.
Een concreet voorbeeld: journalist Ava Milukas van Northwestern University deed onderzoek in Times-archieven uit 1992 en vond onjuiste citaten en verwarde datums in de output. Wel belangrijk om te melden: de citaatlinks in NotebookLM hielpen haar om de fouten snel te vinden. Het versnelde haar factchecking aanzienlijk, ook al was de initiële output niet foutloos.
De tweestaps-controle die ik in het tips-artikel beschrijf is hier extra relevant. Vertrouw niet blind op de output, zeker niet bij specifieke feiten en cijfers.
Verwerkingslimieten bij grote archieven
NotebookLM leest documenten in chunks, geselecteerde delen. Bij kleinere notebooks werkt dat prima. Maar als je honderden bronnen hebt of heel lange documenten, kan het voorkomen dat de AI bepaalde secties overslaat en daardoor het grote geheel mist. Split je notebooks op als je merkt dat antwoorden incompleet zijn.
Beperkte designmogelijkheden
De presentaties en infographics die NotebookLM genereert zijn functioneel, maar vrij basic. Als je complexe layouts, specifieke huisstijlen of gedetailleerd grafisch ontwerp nodig hebt, ben je aangewezen op andere tools. NotebookLM is goed in het structureren van informatie, maar het is geen Canva of PowerPoint.
Geen compliance-certificeringen
Dit is belangrijk voor bedrijven in gereguleerde sectoren. NotebookLM voldoet op dit moment niet aan ISO, SOC, HIPAA of FedRAMP, terwijl andere Google-diensten dat wel doen. Als je in de zorg, financiele sector of overheid werkt en aan compliance-eisen moet voldoen, is dat een punt om rekening mee te houden.
Wat wel goed is geregeld: je data-privacy. NotebookLM traint geen modellen op je geuploade data, en Workspace-beheerders kunnen dataretentie zelf configureren. Je documenten worden dus niet gebruikt om de AI te verbeteren, en dat is voor veel bedrijven een geruststellend gegeven.
Hoe ga je hier in de praktijk mee om?
De meeste beperkingen zijn werkbaar als je ze kent. Geen API? Gebruik de Google Docs-workaround. Hallucinaties? Bouw factchecking in je proces. Designlimieten? Gebruik NotebookLM voor de inhoud en een ander tool voor de vormgeving. Verwerkingslimieten? Split je notebooks op.
De compliance-certificeringen zijn het enige punt waar je als gebruiker weinig aan kunt doen. Als je bedrijf die certificeringen vereist, is NotebookLM op dit moment geen optie voor gevoelige data. Houd de updates van Google in de gaten, want dit staat waarschijnlijk op hun roadmap.
Wil je de basis van NotebookLM begrijpen? Lees de introductie. En voor het verschil tussen de abonnementen heb ik een apart artikel geschreven.