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Un sistema che promette di trasformare documenti in tabelle pronte all’uso, ma solleva dubbi sulla dipendenza da un unico ecosistema e sulla sicurezza dei dati sensibili.
Google ha lanciato Data Tables per NotebookLM, una funzione che estrae dati dai documenti e li organizza in tabelle. Sebbene la promessa di ordine e l'integrazione con Sheets siano allettanti, la mossa solleva seri dubbi. Alimentata da Gemini 3, questa comodità potrebbe costare cara in termini di dipendenza dall'ecosistema Google, privacy e controllo sui propri dati.
Google ci prova ancora: NotebookLM ora trasforma il tuo caos in tabelle
Ammettiamolo, la vita di chi fa ricerca, che tu sia un imprenditore, un analista o uno studente, è un accumulo seriale di disordine. PDF da una parte, appunti di riunioni dall’altra, link salvati ovunque. Un caos digitale che ti costringe a ore di copia-incolla per mettere insieme un’analisi decente.
Google dice di aver trovato la soluzione con una nuova funzione del suo NotebookLM, chiamata Data Tables, annunciata proprio in questi giorni. L’idea è semplice: tu butti dentro i tuoi documenti e lui, magicamente, estrae i dati e li organizza in tabelle pulite, pronte da esportare.
Sulla carta, è una manna dal cielo.
Pensa a un’analisi dei competitor: invece di passare ore a spulciare i loro siti per prezzi e caratteristiche, potresti chiedere a NotebookLM di creare una tabella comparativa.
Ma, come sempre quando si parla di Big Tech, la domanda sorge spontanea: è davvero uno strumento per semplificarti la vita o è solo l’ennesimo modo per legarti ancora più stretto a un unico fornitore?
L’integrazione con Sheets: una comodità che puzza di trappola
Il vero colpo da maestro di Google non è tanto la tabella in sé, quanto quello che succede dopo. Con un clic, come riportato sul loro blog ufficiale, puoi esportare tutto direttamente in Google Sheets.
Comodo, senza dubbio.
Talmente comodo da farti dimenticare che stai consegnando l’intero processo di analisi, dalla fonte grezza al foglio di calcolo finale, nelle mani di un’unica azienda. Stanno creando un tunnel senza uscite: inizi la ricerca in NotebookLM, la strutturi con Data Tables e la finalizzi in Sheets.
Questa mossa rende il passaggio a strumenti alternativi non solo difficile, ma quasi impensabile. Ogni pezzo del tuo lavoro diventa dipendente da un altro pezzo dello stesso gigante tecnologico. E mentre tu ti godi la fluidità del processo, Google raccoglie dati e ti rende sempre più un suo “cliente a vita”.
Ti stai davvero semplificando il lavoro, o stai solo costruendo la tua stessa gabbia dorata?
Sotto sotto c’è Gemini 3, ma basta per fidarsi?
Per rendere il tutto ancora più appetibile, Google ha messo il suo motore più recente a spingere questa nuova funzione: Gemini 3. Questo significa più potenza di calcolo, migliore comprensione del linguaggio e, in teoria, risultati più accurati.
L’upgrade è notevole, nessuno lo nega.
Ma la vera domanda non è quanto sia potente l’IA, ma quanto ci si possa fidare.
Affideresti i tuoi dati di ricerca più sensibili, le tue strategie di business, le trascrizioni di riunioni private, a un’intelligenza artificiale il cui funzionamento interno è una scatola nera?
Google promette meraviglie, ma il rischio di “allucinazioni” dell’IA, ovvero di dati inventati o interpretati male, è sempre dietro l’angolo.
E la privacy?
Certo, ci assicurano che i dati sono al sicuro, ma la storia ci ha insegnato a prendere queste rassicurazioni con le pinze.
La funzione è già disponibile per chi paga gli abbonamenti Pro e Ultra, mentre gli utenti “gratuiti” dovranno aspettare. Un classico schema per testare il mercato e spingere gli utenti più impazienti a mettere mano al portafoglio.
Alla fine, la domanda che devi porti è una sola: il tempo che risparmi oggi vale il controllo che potresti perdere domani?
Vendiamo l’anima al diavolo per una tabella ben fatta, che affarone che stiamo facendo.
@Raffaele Graziani Un’anima non compila fogli di calcolo, quindi la permuta mi sembra vantaggiosa.
Dare i propri documenti a Gemini per farci una tabella è come chiedere al lupo di contare le pecore. Poi non lamentiamoci se il nostro business plan diventerà il loro prossimo caso studio.
Che carini, ti riordinano la scrivania e intanto si fanno una copia delle chiavi.
L’ennesimo servizio di pulizie che come pagamento chiede di poter leggere il tuo diario personale. Mi chiedo quanto valga la mia lista della spesa.
Meraviglioso. Cedete il know-how aziendale in cambio di un comodo copia-incolla automatico.
Paola Caprioli, vedo già le aziende che ci cascano, regalando il loro sapere per pigrizia. Un affare d’oro, ma solo per chi raccoglie i dati.
Ciao Paola, è il canto di una sirena per chi naviga nel caos dei dati. Ti offrono un porto sicuro, ma il prezzo è la nave.
Un maggiordomo che ordina i cassetti, ma prima legge i diari. Io tengo strette le mie chiavi.
Isabella Riva, quel maggiordomo non legge i diari, li riscrive per venderli al miglior offerente.
Isabella, la sua immagine è potente. L’aiuto esterno è valido, ma il discernimento umano resta il vero capitale. La tecnologia è un mezzo per elevare il nostro pensiero, non per rimpiazzarlo.
Ci offrono ordine, noi gli cediamo la nostra competenza per addestrare i loro sistemi. Un baratto sbilanciato. Preferisco il mio disordine proprietario, grazie.
Chiara, è come dare le chiavi di casa al ladro per farti pulire.
Paolo, peggio: il ladro pulisce casa, ma intanto fa una copia delle chiavi. Il giorno dopo torna per venderti un nuovo sistema d’allarme, su misura per le tue debolezze.
Superata la metafora del ladro, che è ormai un dato di fatto, dovremmo chiederci quanto vale la nostra stessa capacità di analisi critica.
Elena, temo che il valore della nostra analisi critica si stia avvicinando allo zero, visto che deleghiamo il pensiero a chi poi vende i nostri dati.
Automatizzare i dati è utile. La capacità di interpretarli, però, resta nostra.
Renato, è vero. Però uno strumento nuovo cambia la mano che lo usa. Diventiamo artigiani di pensieri altrui, non più i nostri. Mi chiedo cosa resti di originale nel nostro lavoro.
Renato Graziani, e la nostra interpretazione diventa il loro prossimo set di dati.
Ordinano il nostro disordine per analizzarlo. Siamo noi il loro materiale di studio.