Navigation
Bir ekip düşünelim. Elinde çok sayıda doküman, web içeriği ve kurumsal veri var. Amaç yalnızca bu bilgileri okumak değil; anlamak, analiz etmek ve iş süreçlerine dönüştürmek.
Bu noktada hem NotebookLM hem SkyStudio benzer bir problem alanına giriyor gibi görünse de, aynı bağlam içinde tamamen farklı çözümler üretiyor.
Bu karşılaştırmada tüm özellikleri aynı kullanım senaryoları üzerinden ele alıyoruz.
Bilgiyi Merkezileştirip Yapay Zekayla Çalışmak
NotebookLM bu noktada kişisel bir araştırma defteri gibi çalışıyor. Belgeler ekleniyor, ardından kullanıcı bu içerikler üzerinden sohbet ederek özetler ve açıklamalar alıyor. Deneyim bilgi tüketimi ve anlamaya odaklanıyor.
SkyStudio’da ise aynı veri bir yapay zeka iş akışının girdisi haline geliyor. İçerikler yalnızca okunmak için değil, otomatik süreçlerde kullanılmak üzere sisteme bağlanıyor. Yapay zeka burada bilgiyle konuşan bir asistan değil, sürecin parçası olan bir ajan gibi çalışıyor.
Aynı veri girişi ihtiyacı, iki platformda bambaşka bir mimariye dönüşüyor.
Tek Model mi, Çoklu Model Seçeneği mi?
Kullanıcı belgeleri analiz ettirirken farklı görevler için farklı performans ihtiyaçlarına sahip oluyor. Bazı işler derin analiz isterken, bazıları hızlı özetleme gerektiriyor.
NotebookLM bu noktada Google modelleriyle sınırlı bir yapı sunuyor. Deneyim sade ve stabil ilerliyor fakat model seçimi konusunda esneklik bulunmuyor.
SkyStudio ise aynı senaryoda birden fazla yapay zeka modelini devreye sokabiliyor. Bir akışın içinde OpenAI ile analiz yapılırken başka bir adımda Anthropic veya Google modelleri kullanılabiliyor. Böylece görev bazlı optimizasyon mümkün hale geliyor.
Aynı ihtiyaç, biri için tek ekosistemli bir çözümken diğeri için çoklu model mimarisine dönüşüyor.
Bilgiyi Sunmak mı, Sürece Bağlamak mı?
Bir ekip, yüklediği dokümanlardan yalnızca metin yanıt almak istemiyor; sonuçların farklı formatlarda sunulmasını ve mümkünse doğrudan iş akışlarında kullanılmasını bekliyor.
NotebookLM bu senaryoda içerik üretimi tarafında zengin bir deneyim sunuyor. Belgelerden metin özetlerinin yanında farklı çıktı formatlarına yönelik kurgular (ör. rapor formatı, kaynaklı yanıtlar) üretilebiliyor. Ancak bu deneyimin kalitesi dil ve içerik türüne göre değişebiliyor; özellikle Türkçe içeriklerde çıktı kalitesi ve tutarlılığı her zaman aynı seviyede olmayabiliyor.
SkyStudio’da ise çoklu içerik formatlarına yönelik hazır üretimler (ör. doğrudan sesli özet, video özet, otomatik sunum) henüz odak alanında değil. Buna yanında SkyStudio ses dokümanlarını transkript edebiliyor ve bu transkript üzerinden özetleme, sınıflandırma ve iş akışlarını tetikleme gibi operasyonel kullanımlara daha uygun bir yapı sunuyor. Bu açıdan NotebookLM “sunum/format çeşitliliği” tarafında öne çıkarken, SkyStudio “ham veriyi işlenebilir girdiye çevirip sürece bağlama” tarafında farklı bir değer üretiyor.
Buna karşılık SkyStudio’nun odak noktası içerik üretmekten ziyade aksiyon üretmek. Aynı analiz çıktıları API tetiklemeye, CRM güncellemeye, otomatik e-posta göndermeye veya iş süreçlerini başlatmaya bağlanabiliyor. Yani çıktı bir içerik olarak sunulmak yerine doğrudan operasyonel sürecin parçası haline geliyor.
Bu nedenle aynı ihtiyaç iki platformda farklı yönlere evriliyor: NotebookLM bilgiyi daha erişilebilir ve çok formatlı hale getirirken, SkyStudio bilgiyi doğrudan iş yapan bir mekanizmaya dönüştürüyor. Ancak çoklu medya formatları tarafında SkyStudio şu an için daha sınırlı bir yetkinliğe sahip.
Manuel mi, Kurumsal Entegrasyon mu?
Kullanıcı farklı kaynaklardan veri toplamak istiyor.
NotebookLM’de bu süreç büyük ölçüde manuel ilerliyor. Dosyalar yükleniyor, linkler ekleniyor ve web aramaları yapılıyor. Bu yapı bireysel kullanım için pratik ama kurumsal sistemlerle sürekli bağlantılı değil.
SkyStudio’da ise aynı ihtiyaç doğrudan kurumsal altyapıya bağlanıyor. Veritabanları, SaaS araçları ve API’ler yapay zekaya sürekli veri akışı sağlıyor. Böylece ajanlar her zaman güncel verilerle çalışıyor.
Aynı veri toplama amacı, birinde manuel bilgi havuzu; diğerinde canlı sistem entegrasyonu haline geliyor.
Okumak mı, Sisteme Aktarmak mı?
Analiz tamamlandıktan sonra sonuçların nasıl kullanılacağı kritik hale geliyor.
NotebookLM çıktıları genellikle okunmak ve yorumlanmak üzere üretiliyor. Özetler, sesli genel bakışlar ve kaynaklı yanıtlar bilgi tüketimini hızlandırıyor.
SkyStudio’da ise çıktı doğrudan sistemlere bağlanıyor. Web chatbotları yanıtları kullanıyor, Slack veya WhatsApp üzerinden otomatik akışlar çalışıyor, API’ler başka uygulamaları besliyor ve raporlar otomatik oluşturuluyor.
Kişisel Paylaşım mı, Kurumsal Yetkilendirme mi?
Bir ekip yapay zeka çıktıları üzerinde birlikte çalışmak istiyor.
NotebookLM bu ihtiyacı belge bazlı paylaşım üzerinden çözüyor. Not defterleri linkle paylaşılıyor, görüntüleyen veya düzenleyen rolleri atanıyor. Bu yapı bireysel iş birlikleri için oldukça yeterli.
SkyStudio’da ise aynı senaryo çalışma alanı bazlı ilerliyor. Üye, yönetici ve admin rollerinin olduğu kurumsal bir yapı bulunuyor. Yetkilendirme süreçleri ekip ölçeğinde kontrol edilebiliyor.
Aynı iş birliği ihtiyacı, biri için belge paylaşımıyken diğeri için kurumsal platform mimarisi oluyor.
Kişisel Gizlilik mi, Kurumsal Uyumluluk mu?
Veri hassasiyeti arttıkça güvenlik yaklaşımı belirleyici hale geliyor.
NotebookLM bireysel veri gizliliğine odaklanan bir yapı sunuyor.
SkyStudio ise aynı ihtiyacı SOC2, KVKK, GDPR uyumluluğu, ISO 27001 Sertifikası ve VPC/on-premise kurulum seçenekleriyle kurumsal seviyeye taşıyor.
Sonuç
NotebookLM bilgiyi anlamayı ve öğrenmeyi hızlandıran bir yapay zeka asistanı olarak öne çıkıyor.
SkyStudio ise bilgiyi doğrudan iş süreçlerine bağlayan, aksiyon alan ve ölçeklenebilir bir yapay zeka altyapısı sunuyor.Başka bir ifadeyle; NotebookLM bilgiyi daha hızlı tükettiriyorken SkyStudio bilgiyi çalıştırıyor.
Daha Fazlasını Öğrenin
Sizin Gibi Çalışan Yapay Zeka (AI) Çalışanları İçin Şimdi Demo İsteyin
Ücretsiz Demonuza Erişmek İçin İletişime Geçin