Amazon Alexa теперь может создавать подкасты по запросу

Цель функции — превратить простой интерес к теме в готовый аудиоэпизод без необходимости писать сценарий, загружать документы или проводить собственное исследование.

Как создаётся эпизод

Процесс создания подкаста максимально упрощён и проходит в несколько шагов:

1. Пользователь просит Alexa создать подкаст на определённую тему.
2. Система собирает информацию и предлагает план эпизода.
3. Пользователь может изменить направление обсуждения.
4. После подтверждения Alexa генерирует готовый аудиоэпизод с AI‑ведущими.

После создания выпуск можно прослушать на устройствах Echo или в мобильном приложении Alexa. На устройствах вроде Echo Show пользователь получает уведомление, когда эпизод готов.

Сгенерированные эпизоды сохраняются, поэтому их можно переслушивать позже или запускать из приложения вне дома.

Что можно настроить

Перед генерацией выпуска пользователь может внести изменения в предложенный план.

В частности, можно настроить:

• длину эпизода
• основной фокус обсуждения
• темы, которые будут включены в выпуск

Это позволяет сделать либо короткий обзор, например ежедневной новости, либо более подробный объясняющий выпуск по сложной теме.

Когда и где доступна функция

Amazon представила Alexa Podcasts 18 мая 2026 года как часть обновления AI‑ассистента Alexa+.

На момент запуска:

• функция доступна пользователям Alexa+ в США
• работает на устройствах Echo и в приложении Alexa
• создание эпизода обычно занимает несколько минут после подтверждения плана

Alexa+ — это новое поколение голосового ассистента Amazon, основанное на технологиях генеративного ИИ.

Как Amazon пытается повысить точность

AI‑генерация всегда вызывает вопросы о достоверности. Amazon заявляет, что подкасты Alexa используют материалы более чем из 200 новостных изданий и информационных источников.

Среди партнёров упоминаются:

• Associated Press
• Reuters
• The Washington Post
• TIME
• Forbes
• Business Insider
• Politico
• USA Today

Также Amazon сотрудничает с медиакомпаниями Condé Nast, Hearst, Vox Media и сотнями региональных газет США.

Такие партнёрства должны обеспечивать более надёжную информационную базу для AI‑эпизодов. Однако независимых измерений точности функции компания пока не публиковала, а AI‑сводки в целом могут содержать ошибки.

Чем Alexa Podcasts отличается от Google NotebookLM

Главный конкурент в этой области — аудиофункция Audio Overviews в Google NotebookLM. Подходы двух компаний заметно различаются.

Alexa Podcasts: подход «сначала тема»

В Alexa всё начинается с простой идеи:

• пользователь называет тему
• система сама ищет информацию
• ИИ создаёт готовый аудиоэпизод

Такой формат удобен для быстрого обучения, ежедневных обновлений или просто любопытства.

NotebookLM: подход «сначала источники»

В Google NotebookLM пользователь сначала загружает документы — например:

• PDF
• заметки
• презентации

После этого система создаёт аудиообзор, который обсуждает и связывает именно загруженные материалы, а не произвольную информацию из интернета.

Также NotebookLM предлагает дополнительные настройки, включая:

• разные форматы обсуждения (например глубокий разбор или дебаты)
• пользовательские подсказки для фокуса обсуждения
• настройки языка и длины аудио

Google прямо предупреждает, что функция является экспериментальной и может содержать неточности или аудиосбои.

Главное различие

Ключевая разница между системами — источник знаний:

• Alexa Podcasts: генерация на основе темы и агрегированных новостных источников.
• NotebookLM: генерация строго из документов, которые загрузил пользователь.

Из‑за этого различаются и сценарии использования. Alexa больше подходит для быстрых объяснений и повседневного прослушивания, тогда как NotebookLM ориентирован на глубокий анализ конкретных материалов.

Почему это важно

Alexa Podcasts показывает, как голосовые ассистенты превращаются из инструментов поиска информации в генераторы контента.

Вместо того чтобы отправлять пользователя к уже существующим статьям или подкастам, системы ИИ начинают создавать новые медиаформаты — персонализированные аудиоэпизоды, сделанные специально под конкретный вопрос.

Будет ли такой формат массовым или останется нишевой функцией — во многом зависит от того, насколько хорошо разработчики смогут сочетать удобство с точностью фактов.