स्टीवन जॉन्सन, संशोधन सॉफ्टवेअर तज्ञ म्हणून प्रसिद्ध असलेले आणि १३ नॉनफिक्शन पुस्तकांचे लेखक म्हणून ओळखले जाणारे, त्यांच्या कल्पकतेची प्रक्रिया वाढवण्यासाठी नेहमीच डिजिटल साधनांचा शोध घेत असतात. मोठ्या भाषा मॉडेल्स (LLMs) चा उदय झाल्यामुळे, जे ChatGPT सारख्या AI साधनांना ऊर्जा देतात, जॉन्सन यांना विशेषतः माहिती व्यवस्थित करण्यासाठी हे कसे वापरले जाऊ शकते याची उत्सुकता होती. २०२२ मध्ये, LLMs वर त्यांनी न्यूयॉर्क टाईम्समध्ये लिहिलेल्या लेखामुळे गुगल लॅब्सच्या संशोधकांचे लक्ष वेधले, ज्यामुळे त्यांनी त्यांच्या सोबत NotebookLM तयार करण्यासाठी सहकार्य केले. हे AI-सक्षम नोट घेण्याचे साधन वापरकर्त्यांना माहिती आयोजीत, संक्षेप आणि प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी मदत करते, एक डिजिटल संशोधन सहाय्यक म्हणून कार्य करते. जॉन्सन याचा वर्णन एक समजण्याचे साधन म्हणून करतात, जे वापरकर्त्यांना माहितीच्या आयोजनाला सुव्यवस्थित करून त्यांच्या सर्जनशील कार्यात अधिक खोलवर जाण्याची सक्षमता प्रदान करते. जेनरेटिव्ह AI ने उत्पादकता तंत्रज्ञानात लोकप्रियता मिळवली आहे, विविध साधने वेळापत्रक, ई-मेलिंग आणि नोट घेण्यासारख्या कार्यांना सुव्यवस्थित करण्याचे वचन देतात. सुरुवातीला शंकास्पद असलेल्या लेखकाने, NotebookLM च्या उत्पादकता वाढवण्याच्या संभाव्यतेचा अभ्यास केला, जे कामाच्या नियमित भागांच्या स्वयंचलनाद्वारे सर्जनशील कार्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करण्याची सक्षमता देते. हे साधन अद्वितीय आहे कारण ते फक्त वापरकर्त्याने दिलेल्या माहितीवर कार्य करते, प्रभावीपणे नोट्स संकलित करते, संक्षेप करतं आणि त्यांच्यामधील दुवे तयार करतं. हे दृष्टिकोन विशेषतः विद्यार्थ्यांसाठी आणि ज्ञान कामगारांसाठी आकर्षक वाटतात. तथापि, NotebookLM ला काही त्रुटी आहेत.

ते दीर्घ प्रतिसाद तयार करू शकते आणि कधीकधी AI निर्मित संक्षेपात विषयिकता आणू शकते. या चिंतेनंतरही, स्टीवन जॉन्सन हे साधन त्याच्या सर्जनशील प्रक्रियेवर कसा प्रभाव टाकतो हे स्पष्ट करतात, विशेषत: त्यांनी त्यांच्या "सर्वकाही नोटबुक" द्वारे त्यांच्या स्मरणशक्तीच्या विस्तारासारखे कार्य करून. "दुसरं मेंदु" ही संकल्पना उत्पादकता क्षेत्रात प्रसिद्ध होत आहे, जिथे डिजिटल साधने अनेक नियमित कामे करतात, ज्या उच्च-मूल्य क्रियाकलापांसाठी वेळ मोकळा करतात. Notion सारख्या कंपन्या व्यापक संघटन साधने सहकार्य वैशिष्ट्यांसह देतात, तर Capacities माहिती पुनर्प्राप्तीसाठी "ऑब्जेक्ट्स" म्हणून नोट्स वर्गीकृत करण्याचा नवीन मार्ग प्रदान करतात. जरी ही साधने सुरुवातीला ओव्हरव्हेल्मिंग वाटू शकतात, परंतु ते वैयक्तीक सेटअपद्वारे वाढवलेले उत्पादनत्त्व वचन देतात. उत्पादकता उत्साहींसाठी डिझाइन केलेली, ही व्यासपीठे जटिल संघटनात्मक कार्यांसाठी साधने प्रदान करतात. तरीसुद्धा, उत्पादकता फक्त व्यस्ततेसाठी नाही हे लक्षात ठेवणे महत्वाचे आहे, जसे HSM अॅडव्हायजरीच्या अॅना गुरून यांनी नमूद केले आहे. यशस्वी साधन वापरणे इच्छित परिणामांविषयी स्पष्टता आणि उत्पादकतेवर प्रभाव टाकणार्या भावनिक पैलूंवरील जागरूकता आवश्यक आहे. AI क्षमतांचा पुढील विकास करत, कंपन्या AI "एजंट्स" वर काम करत आहेत, जे स्वायत्तपणे क्रियाकलाप करण्यास सक्षम आहेत, जसे की फॉर्म भरणे किंवा फ्लाइट बुक करणे. हे एजंट्स कधी कधी वेळापत्रक हाताळणे, चर्चा करणे, आणि अगदी वापरकर्त्यांच्या वतीने संवाद साधणे, कार्य कार्यांसह आमच्या संवादांचा परिवर्तन करण्याचा विचार करतात. एकूणच, जरी ही नवीन AI साधने आणि उत्पादकता सुधारणा आश्वासन देतात, तरी अशा साधनांची प्रभावकारिता वापरकर्त्याच्या शिस्त, उद्देश स्पष्टता, आणि कार्यक्षमतेसह सर्जनशीलतेचा समतोल साधण्याच्या क्षमतेवर प्राधन्याने अवलंबून आहे.