Eva R. de Luis
Editor SeniorEl pasado invierno Spotify y Google anunciaron un Wrapped AI Podcast... pero solo para usuarios y usuarias de unos pocos países en los que spoiler: no estaba España. Mi gozo en un pozo. Así que mientras llega el Wrapped de este año, he decidido montármelo por mi cuenta y crear un podcast con lo que más escucho en Spotify con mi herramienta de IA preferida: Notebook LM.
Esta especie de cuaderno de notas vitaminado con IA de Google tiene la función de hacer podcast a través del 'Resumen de audio' (Audio Overview), por lo que solo necesitaba tener el historial de escucha del último año de Spotify. Aquí buenas y malas noticias: existe esta opción en el popular servicio de música en streaming, pero está algo escondido y cuesta cinco días conseguirlo.
No esperes a Spotify y hazte tu podcast a medida con tus estadísticas
Hay que entrar a la cuenta desde el navegador (ojo, cuando intento abrirlo desde el móvil me redirige a la app, así que lo hice desde el ordenador) y allí acudir a la sección de 'Seguridad y Privacidad' aparece el menú de 'Privacidad'. Luego hacemos scroll hasta 'Descarga de tus datos' y allí solicitar que te envíen un mail para disponer de todos los datos. Eso es lo que tarda varios días. Cuando llega, ya tienes todo lo necesario para empezar.
El archivo que recibí era algo como 'My Spotify data' y tenía la extensión ZIP. Una vez descomprimido, me encontré un archivo de lectura y varios con extensión JSON de diferentes años que pueden identificarse por el título. Eso sí, el que correspondía abarcaba de 2023 a 2025. Ya solo quedaba añadirlos a NotebookLM, pero no admite fuentes de tipo CSV, XML o JSON, así que tuve que convertirlo a un formato compatible como PDF.
No tuve que instalar nada: usé una webapp para convertir el archivo de JSON a PDF y ya solo quedaba subirlo a NotebookLM como fuente en un nuevo cuaderno. Empieza la parte divertida del asunto. Además, desde aquí ya se puede dejar el ordenador a un lado y seguir con la app de NotebookLM que, aunque descafeinada, sirve para montarte tu podcast de Spotify.
Lo primero que hice fue pedirle un 'Resumen de audio' para ver qué tal y aunque quedé moderadamente contenta con el resultado en cuanto a datos, buscaba algo lo más parecido a la experiencia real del podcast de Spotify Wrapped en la forma de comunicarlo (bastante más dinámico y alegre). Así que le escribí un prompt:
Sois los dos presentadores del podcast personalizado estilo Wrapped de Trisha Takanawa. Usando el PDF aportado como fuente, que incluye su historial de escucha (artistas, álbumes, canciones y marcas temporales de noviembre de 2024 a octubre de 2025), cread un resumen en audio animado, conversacional y personal sobre su año musical.
Hablad como los presentadores del Wrapped AI Podcast de Spotify: con energía y alegría, pero también proporcionando información curiosa y valiosa. Explorad sus patrones de escucha: qué artistas, géneros o álbumes escucho más, que canción no se podía quitar de la cabeza, cambios de gustos durante ese periodo de tiempo, tendencias predominante.Entre vuestra charla amigable y bromas, intercalad información como:
– Sus artistas o canciones más reproducidos.
– Fases notables de géneros o estados de ánimo.
– Cambios estacionales (primavera tranquila, verano energético…).
– Descubrimientos sorprendentes u obsesiones repetidas.
Terminad con un breve colofón final celebrando cómo evolucionó su gusto a lo largo del año.
NotebookLM permite personalizar el podcast generado también con la extensión, así que he estado experimentando con varias longitudes y la verdad, el resultado mejora mucho tras la personalización. No es la primera vez que escucho un podcast de la otra app de IA de Google, pero siempre me parece algo genérico y sin alma.
En este caso, entre el prompt y que tenía una fuente de datos exhaustiva y de calidad que me generaba verdadero interés, la experiencia fue magnífica en general, especialmente amena eligiendo el podcast corto. Al compararla con un podcast oficial que encontré en YouTube, no encontré mucha diferencia más allá de que no había datos generales de la plataforma, pero sí más personalizados. No obstante, siempre puedes pedirle que afine más si lo que te interesa concretamente son las canciones, por poner un ejemplo concreto.
Después de este pequeño proyecto, tengo claro que me gustaría hacerlo todos los años: es una buena forma de aprovechar recursos que tenemos a mano y que incluso generamos nosotros: por un lado información que acumulamos cada año solo con escuchar música y por otro, lo que puede hacer la IA cuando se le da información concreta, bien organizada y valiosa.
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