Leonard Febriyanto tidak berlebihan saat ia menyebut kata revelation.
CEO Rimba House itu berbicara bukan soal teknologi baru yang baru saja diluncurkan. Ia berbicara soal fitur yang sudah lama ada di dalam ekosistem Google Workspace, tapi luput dari perhatian mayoritas penggunanya — termasuk timnya sendiri.
“Kita baru tahu ada fitur ini. Karena kita jualan software, otomatis kita butuh training. Nah, training itu dari copywriting, kita translate jadi video. Sesimples itu,” kata Leonard di hadapan puluhan C-level dan business leader dalam seminar AI Doppelganger yang digelar Rimba House bersama Google Cloud dan Ingram Micro di kantor Google Indonesia, 17 Juni 2026.
Fitur yang dimaksud Leonard adalah NotebookLM.
Apa Itu NotebookLM?
Andri Effendi, Google Workspace Sales Specialist, mendeskripsikan NotebookLM dengan singkat: “ultimate tool for understanding.”
Konsepnya mudah dimengerti: pengguna membuat satu notebook, mengisi notebook tersebut dengan berbagai sumber — dokumen PDF, slide presentasi, artikel dari internet, data penjualan, rekaman rapat, bahkan ekspor percakapan WhatsApp — lalu meminta AI untuk mengubah semua itu menjadi format yang lebih mudah dipahami.
Yang membedakan NotebookLM dari tools AI lain adalah kapasitas sumber yang bisa ditampung. Satu notebook bisa menampung hingga 300 sumber sekaligus — artinya seseorang bisa mengumpulkan dua puluh tahun data laporan keuangan, ratusan tiket support, atau puluhan ribu baris chat tim ke dalam satu notebook, lalu meminta AI merangkum semuanya menjadi satu dokumen yang kohesif.
“Bayangkan teman-teman upload chat WhatsApp, atau data penjualan 20 tahun terakhir, data problem IT 20 tahun terakhir. Dia akan summarize itu semua, tapi jadi satu format yang bisa gampang dipahami di manapun,” jelas Andri.
Bagi anda yang awam dengan produk Google yang satu ini. Sebelumnya Cherrytree sudah membuatkan bagaimana cara menggunakan NotebookLM dari level pemula.
Cara Menggunakan NotebookLM: Pelajari, Riset dan Buat Presentasi Lebih Cepat
Dari Teks ke Video Training
Yang membuat peserta seminar tertarik bukan kemampuan meringkas — itu sudah banyak dilakukan AI lain. Yang menarik adalah kemampuan NotebookLM untuk mengkonversi isi notebook menjadi format yang sama sekali berbeda dari teks.
#Video training dengan narasi otomatis
Andri mendemonstrasikan langsung: dari satu notebook berisi materi topik tertentu, NotebookLM bisa menghasilkan video training lengkap dengan narasi suara. Video yang keluar bukan video statis dengan teks berjalan — gambarnya berubah-ubah menyesuaikan konten yang sedang dijelaskan, dengan ilustrasi yang dibuat otomatis oleh AI.
Ini persis yang dilakukan Leonard di Rimba House: materi copywriting yang selama ini ada dalam bentuk dokumen teks, dikonversi menjadi video training yang bisa langsung dipakai untuk onboarding karyawan baru.
#Podcast penjelasan dua orang
NotebookLM juga bisa menghasilkan format audio overview — percakapan dua suara yang menjelaskan isi notebook seperti format podcast. Cocok untuk tim yang lebih mudah menyerap informasi lewat audio, atau untuk materi yang perlu didengarkan saat commuting atau di perjalanan.
Di sesi Q&A, seorang peserta langsung bertanya soal kontrol terhadap format audio ini:
“Suaranya siapa yang model apa, siapa yang menjawab, itu bisa dipilih atau otomatis?”
Andri menjawab jujur tentang batas kemampuan masing-masing tool:
“Notebook LM itu tidak bisa Bapak pilih voice-nya siapa, tone-nya siapa. Bisa Bapak prompting, tapi nggak bisa dipilih. Misalnya Bapak mau suaranya yang dalam, nggak bisa. Yang bisa itu di Google Feeds.”
#Poster visual dengan pilihan gaya
Untuk kebutuhan komunikasi visual, NotebookLM juga bisa menghasilkan poster atau infografik dari isi notebook. Pengguna bisa memilih gaya visual yang diinginkan — clay, anime, cinematic, atau gaya lain yang diprompting.
“Kita ada topik, kita mau bikin poster buat orang mengerti — ada kemampuan juga untuk generate gambar seperti ini. Stylenya mau kayak clay, anime, dan sebagainya itu bisa diprompting semuanya,” jelas Andri.
Kenapa Output NotebookLM Lebih Akurat dari AI Generik?
Ini pertanyaan yang wajar. Toh banyak AI lain yang juga bisa menghasilkan konten dari dokumen.
Jawabannya ada pada mekanisme yang sudah dibahas di sesi teknikal seminar: grounding. NotebookLM tidak menjawab dari pengetahuan umum internet. Ia hanya menjawab dari sumber-sumber yang pengguna masukkan ke dalam notebook.
Hasilnya: video training yang dihasilkan memuat informasi spesifik perusahaan, bukan informasi generik yang bisa keliru. Podcast yang dihasilkan menjelaskan data penjualan tim tersebut, bukan contoh data fiktif. Poster yang dihasilkan merangkum dokumen kebijakan internal yang sebenarnya.
“Kenapa ini possible? Balik lagi, Gemini itu multimodal. Kalau cuma model teks, ini semua nggak akan possible. Tapi karena Gemini sudah inklusif di Workspace, Bapak-Ibu akan dapat ini semua,” terang Andri.
Tiga Versi “AI Berbicara” di Ekosistem Google
Satu hal yang kerap membingungkan pengguna adalah perbedaan antara tiga tool Google yang semuanya melibatkan avatar atau suara AI. Andri menjelaskan perbedaannya secara langsung saat menjawab pertanyaan peserta:
NotebookLM — menghasilkan audio overview dua suara dan video training. Suara tidak bisa dikustomisasi sepenuhnya, tapi bisa diprompting gayanya. Fokusnya pada pemahaman konten dari sumber yang di-upload.
Google Feeds — tool terpisah yang menggunakan teknologi yang sama (Gemini + Vio) tapi memiliki avatar visual. Di sini pengguna bisa memilih avatar yang tersedia, dengan suara yang sudah terikat pada avatar tersebut. Lebih cocok untuk video iklan produk atau konten marketing.
“Kalau misalnya punya gambar sepatu, saya mau bikin iklan sepatu untuk konsep — itu sudah bisa. Upload gambar sepatunya, kita kasih grounding, bikin gambarnya kayak begini, bisa keluar video iklannya untuk konsep. Ada editornya, bisa di-add, bisa di-cut,” jelas Andri.
Gemini Personal (avatar wajah sendiri) — fitur yang saat seminar baru tersedia di Gemini personal, belum masuk ke Google Workspace. Pengguna bisa membuat avatar dari wajahnya sendiri, dengan suara yang direkam dari suaranya sendiri. Ketika prompting, yang berbicara adalah avatar dengan wajah dan suara pengguna — tapi bukan pengguna yang sesungguhnya yang mengucapkan kata-kata itu.
“Pas Bapak prompting, mukanya muka Bapak, suaranya suara Bapak tapi bukan Bapak yang ngomong. Tapi itu baru Gemini personal Pak, belum sampai Google Workspace. Biasanya kita rilis fitur itu personal dulu, testing oke baru ke workspace,” kata Andri.
Use Case yang Langsung Bisa Diterapkan
Berdasarkan demo dan diskusi di seminar, berikut use case NotebookLM yang paling relevan untuk operasional bisnis:
Onboarding karyawan baru — materi SOP, kebijakan HR, dan panduan teknis dikonversi menjadi video training yang bisa ditonton mandiri. Tim HR tidak perlu mengulang training setiap kali ada karyawan baru.
Knowledge base tim support — ratusan tiket masalah dari tahun-tahun sebelumnya dimasukkan ke satu notebook. Tim support bisa bertanya: “Masalah koneksi VPN yang paling sering muncul itu apa penyebabnya?” dan mendapat jawaban berdasarkan data historis nyata, bukan tebakan.
Riset kompetitor dan industri — laporan tahunan, artikel berita, dan data publik tentang kompetitor dimasukkan ke notebook, lalu dikonversi menjadi ringkasan eksekutif atau presentasi yang siap dipakai untuk rapat strategis.
Pembuatan konten pemasaran — materi produk yang kompleks dan teknis diubah menjadi video penjelasan atau podcast yang ramah untuk audiens non-teknis, tanpa perlu menyewa produser video atau podcaster.
Evaluasi data tim — Yasa Singgih, Co-Founder & CEO Buzzle, berbagi pendekatan serupa yang ia terapkan di perusahaannya: memasukkan data mentah percakapan dengan klien dan data performa tim, lalu meminta AI mengolah semuanya menjadi laporan yang bisa dijadikan bahan diskusi evaluasi.
Satu Syarat yang Tidak Bisa Dilewati
Di seminar yang sama, Yasa Singgih mengingatkan satu prinsip yang berlaku untuk semua penggunaan AI — termasuk NotebookLM:
“Kalau mau menggunakan AI buat bikin brand strategy, marketing plan, make sure kita punya data mentahnya. AI akan bantu kita mengolah untuk wrap up ke kita. Tapi kita gak bisa minta AI tolong cari tahu dong brand A yang nggak terkenal — customer-nya tipenya kayak gimana. Gak bisa.”
NotebookLM menghasilkan output yang kualitasnya sebanding dengan kualitas sumber yang dimasukkan. Data mentah yang buruk menghasilkan output yang buruk. Data mentah yang kaya, spesifik, dan terstruktur menghasilkan video training, podcast, dan poster yang benar-benar bisa dipakai.
Sudah Include, Tidak Ada Biaya Tambahan
Andri menekankan satu hal yang kerap terlewat: NotebookLM sudah tersedia sebagai bagian dari Google Workspace yang ada.
“Kalau belum ada teman-teman pakai LLM atau AI — berarti harus cari solusi lain. Secure itu, tidak ada additional cost. Cara pakainya beda lagi, harus export, import, upload, download — ribet. Kalau Google Workspace, semuanya sudah include.”
Bagi perusahaan yang selama ini membayar tools terpisah untuk pembuatan video training, knowledge base, atau konversi dokumen — semua kemampuan tersebut sudah ada dalam satu ekosistem yang kemungkinan besar sudah dibayar setiap bulan.
🌐 Solusi Workspace untuk Perusahaan Anda
Rimba House adalah partner resmi Google Cloud dan Google Workspace di Indonesia. Untuk konsultasi penerapan NotebookLM, Google Workspace, atau Gemini Enterprise di perusahaan Anda, hubungi tim CherryTree.
