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# NotebookLM Entwicklung: Steven Johnson über die Vision bei Google Labs

            **Podcast:**

   [AI to the DNA](/podcast/ai-dna)

              **Erscheinungsdatum:**

   24. Oktober 2025

            **Länge:**

   00:42:38

    [         Link zur Episode (extern)   ](https://attd.fm/episodes/how-notebooklm-makes-anything-interesting-steven-johnson-on-ai-creativity)

 ![How NotebookLM makes anything interesting | Steven Johnson, Google Labs](https://www.botcaster.de/sites/default/files/styles/podcast_n_episode_metadata_image_1x/public/2026-08/NzBjOC5wbmc.jpg.webp?itok=7qHklyMX)

###   How NotebookLM makes anything interesting | Steven Johnson, Google Labs

   24. Oktober 2025 · [AI to the DNA](/podcast/ai-dna)

Wie wird ein KI-Tool wie [NotebookLM](https://notebook.google/) (jetzt Gemini Notebook) von Grund auf entwickelt? Steven B. Johnson, Autor und Mitbegründer von NotebookLM, gibt Einblicke in die Entstehungsgeschichte seines Werkzeugs, das trockene Recherche in eine kreative Entdeckungsreise verwandelt. In der neuesten Folge des Podcasts [AI to the DNA](https://www.botcaster.de/podcast/ai-dna) spricht Host Christoph Magnussen mit ihm über die Vision, die hinter dem Tool steckt. Steven ist kein klassischer Tech-Gründer, sondern Schriftsteller - eine Perspektive, die NotebookLM entscheidend geprägt hat. Er erzählt, wie aus einer persönlichen Marotte, dem Sammeln von Tausenden von Zitaten, ein KI-gestütztes Werkzeug für Millionen von Nutzern wurde und warum es manchmal klüger ist, eine Software für die Zukunft zu entwickeln, auch wenn sie sich anfangs kaputt anfühlt. Für alle, die hinter die Kulissen der KI-Produktentwicklung blicken wollen, ist dieses Gespräch eine Fundgrube. Bitte beachte: Die An- und Abmoderation sind auf Deutsch, das Interview mit Steven wurde jedoch auf Englisch geführt.

## Das Wichtigste auf einen Blick

- **Ein Werkzeug aus persönlichem Bedarf:** NotebookLM entstand aus Steven B. Johnsons persönlicher Gewohnheit, über 20 Jahre hinweg 8.000 Zitate aus Büchern zu sammeln. Die Vision war, ein KI-Tool zu schaffen, das diese persönliche Wissensbasis versteht und ihm hilft, vergessene Ideen und Verbindungen wiederzufinden.
- **Für die Zukunft entwickeln:** Das Team entwarf die Software bewusst für die Fähigkeiten, die KI-Modelle erst in der Zukunft haben würden, nicht für den damaligen Stand. Das führte dazu, dass das Produkt anfangs fehlerhaft wirkte, aber perfekt vorbereitet war, als leistungsstarke Modelle wie Gemini 1.5 Pro verfügbar wurden.
- **Interdisziplinäre Teams sind ein Vorteil:** Das Kernteam von NotebookLM bestand nicht nur aus Ingenieuren, sondern auch aus Personen mit geisteswissenschaftlichem Hintergrund, wie Steven selbst. Diese literarische und wissenschaftliche Perspektive prägte das Design und die Funktionalität des Tools maßgeblich.
- **Zufall und Anpassung als Innovationstreiber:** Die beliebte Audio-Übersichtsfunktion war eine spontane Idee, die aus einem anderen Projekt übernommen wurde. Steven war anfangs skeptisch, weil die KI-Personas seiner Designphilosophie widersprachen. Erst nach Anpassung der Persönlichkeit wurde die Funktion zu einem viralen Erfolg.
- **Vom Werkzeug zur Wissensplattform:** Steven sieht die Zukunft von NotebookLM nicht nur als Recherche-Tool, sondern als eine neue Form des Publizierens. Autoren könnten ihre Bücher als interaktive Notebooks veröffentlichen, mit denen Leser direkt ins Gespräch kommen können.

## Vom Zitat-Sammler zum KI-Pionier: Die persönliche Entstehungsgeschichte von NotebookLM

Der Ursprung von NotebookLM liegt nicht in einem Labor von Google, sondern in der jahrzehntelangen Arbeit eines Schriftstellers. Steven B. Johnson, der Gast dieser Episode, hat über 20 Jahre lang Zitate aus den Büchern gesammelt, die er für seine eigene Arbeit las. Am Ende hatte er eine Sammlung von 8.000 Zitaten - ein riesiger, persönlicher Wissensschatz, der seine Denkweise geformt hat. Als er zu Google kam, war seine Leitfrage: Könnte man eine KI entwickeln, die all diese Zitate gelesen hat und ihm als eine Art Erweiterung seines eigenen Gedächtnisses dient? Ein Werkzeug, das ihm helfen könnte, längst vergessene Verbindungen in seiner eigenen Lektüre wiederzufinden.

Ein Kollege wies ihn darauf hin, dass die meisten Menschen keine solchen Zitat-Sammler seien. Doch Steven erkannte, dass das Prinzip universell ist. Jeder Wissensarbeiter, ob Anwalt, Dokumentarfilmer oder Student, verfügt über eine riesige Menge an persönlichem Quellenmaterial - seien es Transkripte, Schriftsätze oder Vorlesungsnotizen. Indem er ein Werkzeug für seinen eigenen, sehr spezifischen Anwendungsfall entwickelte, schuf sein Team unwissentlich eine Lösung, die für Millionen von Menschen relevant ist, die mit großen Informationsmengen arbeiten und daraus neue Erkenntnisse gewinnen wollen.

## Warum wurde die Software bewusst kaputt entwickelt?

Ein zentraler Aspekt bei der Entwicklung von NotebookLM war eine mutige strategische Entscheidung. Anstatt die Software an die damals noch begrenzten Fähigkeiten der KI-Modelle anzupassen, entwarf das Team sie für eine Zukunft, in der die Modelle weitaus leistungsfähiger sein würden. Steven erklärt, dass die Modelle Anfang 2023 einfach noch nicht in der Lage waren, die Vision des Source Grounding - also das Antworten ausschließlich auf Basis der vom Nutzer hochgeladenen Dokumente - zuverlässig umzusetzen. Der sogenannte Kontext, also das Kurzzeitgedächtnis der KI, war viel zu klein.

Das bedeutete, dass die interne Version des Tools über ein Jahr lang im Grunde nicht richtig funktionierte. Das Team arbeitete jedoch weiter an der Benutzeroberfläche und der Logik, im festen Glauben daran, dass die zugrunde liegende Technologie aufholen würde. Dieser Moment kam mit der Einführung von Googles Gemini 1.5 Pro, einem Modell mit einem massiv vergrößerten Kontextfenster. Plötzlich, so erinnert sich Steven, funktionierte NotebookLM genau so, wie sie es sich immer vorgestellt hatten. Diese vorausschauende Denkweise ist für ihn ein Schlüsselprinzip bei der Entwicklung von KI-Produkten: Entwickle nicht für heute, sondern für die Technologie von morgen.

## Die überraschende Geburt der Audio-Podcasts in NotebookLM

Eine der beliebtesten Funktionen, die Audio-Übersichten, war nie Teil des ursprünglichen Plans. Sie entstand durch einen glücklichen Zufall. Ein anderes Team bei Google Labs hatte ein Projekt namens GemFM entwickelt, das aus jedem Quelltext einen KI-generierten Podcast mit zwei Sprechern erstellen konnte. Die Technologie war beeindruckend, aber die Umsetzung war für Stevens Geschmack zu überdreht. Die KI-Moderatoren hatten alberne Namen wie Captain Kinetic und einen übertrieben freundlichen Ton, was Stevens Philosophie eines neutralen, sachlichen KI-Assistenten widersprach.

Kurz vor einer großen Google-Konferenz kam die Idee auf, JAM FM in NotebookLM zu integrieren, um die Technologie an einem realen Produkt zu demonstrieren. Stevens erster Impuls war Ablehnung. Doch dann erkannte er das Potenzial: Menschen lernen seit Jahrtausenden durch Gespräche. Wenn man die Persönlichkeiten der KI-Sprecher auf ein neutrales Maß reduziert, passt die Funktion perfekt zur Mission von NotebookLM, nämlich Nutzern zu helfen, Inhalte besser zu verstehen. Nach dieser Anpassung wurde die Funktion integriert und entwickelte sich nach der Veröffentlichung zu einem viralen Phänomen - ein starkes Beispiel dafür, wie Innovation durch Offenheit für unerwartete Ideen und die Kombination von Projekten entstehen kann.

## Wie verwandelt man trockene Fakten in eine spannende Entdeckungsreise?

Das Motto von NotebookLM lautet, so Christophs Gesprächspartner, make anything interesting - mache alles interessant. Das Tool soll nicht nur Informationen verwalten, sondern Neugier wecken und selbst trockenes Material zugänglich machen. Die Audio- und Video-Übersichten sind ein Beispiel dafür. Sie verwandeln Dokumente in leicht verdauliche Formate wie Mini-Vorlesungen oder Podcasts, die man nebenbei konsumieren kann. Besonders die neueste Funktion, die Video-Folien mit einzigartigen, KI-generierten Illustrationen im Stil von Scherenschnitten versieht, hebt diesen kreativen Ansatz hervor. Steven, der selbst kein Künstler ist, kann so Präsentationen erstellen, die nicht nur inhaltlich, sondern auch visuell fesseln.

Ein weiterer Weg, um verborgene Schätze in den eigenen Dokumenten zu heben, ist eine simple, aber wirkungsvolle Frage an die KI: Was sind die überraschendsten Dinge in diesen Dokumenten? Laut Steven sind Sprachmodelle erstaunlich gut darin, Unerwartetes zu erkennen. Das liegt in ihrer Natur: Sie sind darauf trainiert, das nächste Wort vorherzusagen. Überraschung ist im Grunde eine gescheiterte Vorhersage. Genau wie das menschliche Gehirn, das durch Abweichungen von Erwartungen lernt, kann die KI die Stellen identifizieren, an denen der Inhalt von der Norm abweicht, und sie dem Nutzer als besonders interessant präsentieren.

## Praktische Schritte für Power-User

Um von einem gelegentlichen Nutzer zur Champions League aufzusteigen, wie Christoph es nennt, teilt Steven zwei entscheidende Tipps, die das volle Potenzial von NotebookLM freischalten.

1. **Fokussiere die KI gezielt:** In der Quellenübersicht findest Du neben jedem Dokument eine Checkbox. Standardmäßig sind alle Quellen ausgewählt. Wenn Du jedoch eine Frage zu einem spezifischen Thema hast, das nur in ein oder zwei Dokumenten behandelt wird, deaktiviere alle anderen Quellen. So zwingst Du das Modell, sich ausschließlich auf die relevantesten Informationen zu konzentrieren. Stell Dir vor, Du würdest einem menschlichen Assistenten auch nur die zwei entscheidenden Dokumente in die Hand drücken, anstatt eines ganzen Stapels.
2. **Bringe Deine eigenen Gedanken ins Spiel:** NotebookLM ist auch ein Notizbuch. Du kannst eigene Notizen erstellen, in denen Du Ideen, Gliederungen oder Reflexionen festhältst. Standardmäßig ignoriert die KI diese Notizen. Es gibt jedoch eine entscheidende, wenn auch etwas versteckte Funktion: Klicke auf die drei Punkte neben einer Notiz und wähle In eine Quelle umwandeln. Dadurch wird Deine Notiz zu einem vollwertigen Dokument, das die KI bei ihren Antworten berücksichtigt. So lernt das Modell nicht nur, was Du gelesen hast, sondern auch, was Du darüber denkst. Das ermöglicht weitaus tiefere und persönlichere Analysen.

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  **Zusammengefasst von Anja Schirwinski**

Ich beschäftige mich beruflich wie privat mit Künstlicher Intelligenz - von konkreten Tools im Arbeitsalltag bis zu den größeren Fragen, die dabei aufkommen. Viele der Themen, die in Podcasts besprochen werden, begegnen mir in Projekten immer wieder. Deshalb fasse ich hier die für mich interessantesten Podcastfolgen zusammen und ordne sie aus der Praxis ein.

[Mehr über das Projekt Botcaster](/ueber-uns)

##  Themen

 - [  Softwareentwicklung mit KI  ](/podcasts/themen/softwareentwicklung-mit-ki)

**Hinweis:** *Diese Zusammenfassung wurde mit Hilfe von KI aus dem Transkript der Podcast-Episode generiert.*

Alle Inhalte auf Botcaster beruhen auf öffentlich zugänglichen Podcasts rund um Künstliche Intelligenz. Wir fassen die Episoden nach bestem Wissen zusammen, übernehmen jedoch keine Gewähr für Vollständigkeit, Aktualität oder Richtigkeit der Inhalte. Die Rechte an den Original-Podcasts und -Inhalten liegen ausschließlich bei den jeweiligen Urheber:innen.

         ## Shownotes

  What happens when an author, not a computer scientist, helps design one of the most innovative AI tools of our time?

In this episode of *AI to the DNA*, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Steven Johnson, co-founder of NotebookLM, currently one of the hottest tools in the AI world. Together, we explore how a writer’s perspective shaped a product that’s redefining how we think, research, and create with artificial intelligence.

[You can also watch this podcast as a video on my YouTube channel.](https://www.youtube.com/watch?v=N1TIgmgVcAw "You can also watch this podcast as a video on my YouTube channel.")

We talk about how NotebookLM went from a “broken prototype” to a breakthrough and why its core idea, *“make anything interesting”*, might just capture the essence of creative AI collaboration. Steven shares the story of building the tool ahead of its time, designing for the future of models like Gemini, and the moment when everything finally clicked.

We dive into how AI can turn routine knowledge work into moments of discovery, why conversation sits at the heart of understanding and what it means to move from using tools to co-creating with them. We also explore the unexpected lessons from bringing audio and video overviews to life and how curiosity, creativity, and constraint together drive true innovation. Just dive right into this worthwhile episode with Steven Johnson!

I'm Christoph Magnussen and at *AI to the DNA*, I'm not just asking how to use AI. I’m asking why it works the way it does. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems!

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- (00:00) - Intro: Steven Johnson & NotebookLM
- (02:17) - The Challenge: Designing Software for the AI of the Future
- (04:57) - From Author to Google Founder: Steven's Unconventional Path
- (09:05) - The Origin Story: 8,000 Quotes and the Idiosyncratic User
- (15:29) - Team Design and the Audio Overviews Story
- (23:54) - From Boring Work to Magical Research
- (27:44) - The Slogan: Make Anything Interesting
- (30:08) - A Look Under the Hood: Gemini Models and System Instructions
- (35:37) - Champions League: Two Pro-Tips for NotebookLM
- (42:31) - The Future: NotebookLM as a Publishing Platform