NotebookLM bekommt „Deep Reasoning“ – und das verändert alles

Ich liebe NotebookLM. 

Nicht nur, weil es ein KI-gestütztes Notiz- und Wissensmanagement-Tool ist, sondern weil es mir ermöglicht, komplexe Gedankenstrukturen zu ordnen, Erkenntnisse zu verknüpfen und echtes Deep Learning zu betreiben. Und das mit bis zu 50 Dokumenten,  verschiedenster Art (Text, PDF, Video, …)

Wer mich kennt, weiß, dass ich ein Faible für Audio Content in meinem Business Setup habe. Sonst hätte ich wohl meine „BlogPods“ nicht erfunden.

Ich mache KI-generierte Podcasts mit meiner eigenen Klon-Stimme. Oder ich lasse lange Meetings jeder Art durch ein GPT strukturieren und zusammenfassen, gebe meine Sparks ein und transformiere Transkripte in leicht und locker aufzunehmende Kurz-Audios in meiner Tonalität und Brand Voice angereichert mit ganz speziell für Teams und Kunden hörbaren Ideen, Zielsetzungen, zwischen den Zeilen Inhalten. Und das nicht in der 240sten EMail des Tages, sondern ganz anders, neu, quasi on the go und hands free. 

Wir alle wissen, was wir hören, behalten wir 10 x leichter als was wir nur lesen. Und wenn es auch noch spannend oder humorvoll und authentisch ist und das Meeting in seinem Grundfeeling einfängt oder anreichert, multipliziert sich das nochmal. AUDIO  –  Für mich die modernste und am Menschen selbst orientierte Form der KI-Nutzung. Du bist frei es dir anzuhören, oder zu lesen. Ganz wie es dir besser gefällt.

Deshalb ist neben all den Fragen, Wissen, Lernen rund um KI, mir die AudioGen KI, wegen ihrer vielfältigen Nutzung in Alltag und Business für die Menschen, zur Verständigung, zur gemeinsamen Anbindung an Zielen, von großem Wert. Audios sparen viel Zeit, um alle auf einen gemeinsamen Wissensstand zu bringen – Das ist  ganz MY WAY mit KI.

Aber was ist jetzt mit NotebookLM?

Jetzt kommt mit Deep Reasoning eine Funktion dazu+, die NotebookLM auf ein völlig neues Level hebt.  Die geplante Deep Search Funktion. Diese soll es Nutzern ermöglichen, mehrstufige Recherchepläne durchzuführen und umfassende Berichte mit Quellenangaben zu erstellen. Dies deutet auf eine Integration von Fähigkeiten hin, die dem „Deep Research“ von Gemini ähneln.

Was ist Deep Reasoning – und warum ist das wichtig?

Bisher ist NotebookLM ein KI-gestütztes Notiz- und Recherche-Tool, das Quellen verwalten, Informationen strukturieren und Zusammenfassungen liefern kann.

Aber Deep Reasoning geht weiter.

👉 Es bedeutet, dass die KI nicht nur Fakten wiedergibt, sondern selbst Zusammenhänge erkennt.
👉 Dass sie nicht nur existierende Infos auflistet, sondern Argumente analysiert und bewertet.
👉 Dass sie nicht nur ein Wissenstool ist, sondern ein echter Denkpartner.

Das verändert den ganzen Workflow!

Weil es nicht mehr nur um Informationsabruf geht, sondern um Denken mit KI-Unterstützung.

Und genau hier wird es für mich spannend.

Deep Reasoning + Audio – Eine neue Dimension des Arbeitens?

Ich liebe Audio.

Nicht nur als Medium, sondern als eine der spannendsten Möglichkeiten für KI.

🎙 ElevenLabs? Perfekt für Audio-Kreation.
🎙 Eigene Cloned Voice? Ein echter Gamechanger für personalisiertes Content-Design.
🎙 API-Anbindung? Mein Favorit, weil sie flexible Workflows ermöglicht.

Aber was NotebookLM mit Deep Reasoning in Verbindung mit Audio tun könnte, ist ein völlig neuer Denkansatz:

👉 Custom Prompts für Deep Reasoning in Audio?
👉 KI-gestützte Analyse von gesprochenen Inhalten?
👉 Sprachbasierte Wissensverarbeitung, die nicht nur transkribiert, sondern logisch verknüpft?

Das wäre der Schritt, auf den ich warte.

Die eine große Schwäche – und warum ich trotzdem neugierig bin

NotebookLM fehlt die API.

Und das ist das ein großes Problem. Denn ohne API bleibt NotebookLM ein geschlossenes System. Es wäre perfekt für Deep Research, aber nicht für echte Integration in bestehende Workflows.

Für mich bedeutet das:

🔹 Ich werde es testen, weil Deep Reasoning ein entscheidender Schritt in der KI-Entwicklung ist.
🔹 Ich werde es lieben, wenn Audio-Funktionen klug eingebunden werden.
🔹 Aber es wird mich nicht komplett überzeugen, solange ich es nicht in meine eigene Infrastruktur integrieren kann.

Was ich mir wirklich wünsche

Was NotebookLM mit Deep Reasoning schaffen wird, ist ein großer Schritt.
Aber um wirklich ein Must-Have-Tool für mich zu werden, bräuchte es:

✅ Eine API-Schnittstelle für flexible Anbindungen. Es gibt gereits handmade API – was viel über das Potenzial von NotebookLM aussagt. Aber wie halt immer, ist handgemachtes im Sinne unserer Sicherhet schwer einzuschätzen. Aber die Professionalisierung startet bereits. Ich bin sicher, dass Google noch dieses Jahr eine API haben wird. I bet!

✅ Erweiterte Audio-Integrationen für tiefere Analysen von gesprochener Sprache in verschiedenen Sprachen

✅ Eine bessere Verknüpfung mit bestehenden KI-Tools wie ElevenLabs oder Custom GPTs.

Solange das nicht da ist? Bleibt es ein abgeschlossenes System für manuelle Handhabung. Deshalb ist es – anders als ElevenLabs – noch kein zentrales Tool für meine Workflows, weil es nicht automatisierbar ist. 

Fazit: Großes Potenzial, aber noch nicht ganz da

NotebookLM mit Deep Reasoning?
Klingt nach einem echten Fortschritt für Deep Research und KI-gestütztes Denken.

NotebookLM mit Deep Reasoning + Audio?
Das könnte eine völlig neue Arbeitsweise eröffnen.

Aber ohne API bleibt es ein Einzelgänger. Einer, den ich definitiv weiter manuell testen werde, denn der Output ist so lebendig, wie ich es prompte – aber erst dann wirklich feiere, wenn es dank API auch in meine Workflows passt.

🚀 Google, wenn ihr das hier lest: Gebt uns eine API!