Cómo conectar objetos personalizados con agentes de inteligencia artificial en High Level y Go High Level: Guía paso a paso

¿cómo conseguir que un agente de inteligencia artificial utilice la información almacenada en los objetos personalizados de la plataforma?

Imagina que tienes una inmobiliaria con cientos de propiedades registradas en tu CRM. Un cliente te escribe por WhatsApp preguntando por una casa con tres habitaciones, jardín y garaje. ¿No sería fantástico que un agente de inteligencia artificial pudiera consultar tu base de datos y responder inmediatamente con las propiedades disponibles?

O imagina que administras una clínica dental y necesitas que tu sistema de inteligencia artificial tenga acceso a información sobre los tratamientos asociados a cada paciente, respetando los permisos y las medidas de protección de datos correspondientes.

Precisamente de eso vamos a hablar.

En este artículo te explicaré cómo conectar los objetos personalizados de High Level con agentes de inteligencia artificial utilizando automatizaciones, Google Sheets y bases de conocimiento.

Y lo mejor es que esta estrategia puede aplicarse a prácticamente cualquier negocio que trabaje con información estructurada.

Vamos a descubrir cómo funciona.

 

¿Qué son los objetos personalizados en High Level y para qué sirven?

Antes de comenzar con las automatizaciones y los agentes de inteligencia artificial, necesitamos comprender uno de los conceptos más importantes de Go High Level: los objetos personalizados o Custom Objects.

Aunque esta funcionalidad es extraordinariamente útil, muchos usuarios todavía no comprenden su verdadero potencial.

Un objeto personalizado es una estructura que permite almacenar información específica de tu negocio y relacionarla con otros registros dentro del CRM.

Para entenderlo mejor, pensemos en una inmobiliaria.

En High Level puedes tener un contacto llamado Carlos Martínez. Dentro de su ficha encontrarás información como su nombre, correo electrónico, teléfono y otros datos personales.

Pero Carlos está interesado en comprar una vivienda.

¿Dónde deberías almacenar las características de esa vivienda?

Podrías intentar incluirlas directamente dentro de su ficha de contacto, pero estarías cometiendo un error de organización.

¿Por qué?

Porque Carlos es una persona y la vivienda es un objeto completamente diferente.

La vivienda tiene sus propias características: dirección, superficie, precio, número de habitaciones, fotografías y disponibilidad.

Además, una misma propiedad podría interesar a diferentes compradores.

Por eso, lo correcto es crear un objeto personalizado llamado «Propiedades» o «Casas» y relacionarlo con los contactos correspondientes.

Ejemplos de objetos personalizados para diferentes negocios

Los objetos personalizados de High Level pueden utilizarse en numerosos sectores empresariales.

1. Inmobiliarias

Puedes crear objetos para almacenar información sobre viviendas, terrenos, locales comerciales o propiedades en alquiler.

Cada registro puede contener datos como ubicación, superficie, precio, características y estado de disponibilidad.

2. Empresas de reclutamiento

Puedes crear objetos llamados «Vacantes» o «Puestos de trabajo».

De esta manera, cada oferta laboral tendrá información sobre requisitos, salario, ubicación y condiciones de contratación.

Posteriormente, podrás relacionar los candidatos con las vacantes correspondientes.

3. Clínicas dentales

Puedes utilizar objetos personalizados para organizar información relacionada con tratamientos de ortodoncia, implantes u otros procedimientos.

Esto permite separar la información general del paciente de los datos específicos de cada tratamiento.

4. Empresas de formación y desarrollo

Puedes crear objetos para gestionar programas de capacitación, evaluaciones de competencias o pruebas de personalidad.

5. Centros de nutrición

Puedes utilizar objetos relacionados con tratamientos de control de peso, incluyendo fechas de inicio, objetivos y planes de alimentación.

En estos últimos casos, es fundamental aplicar controles de acceso y cumplir la normativa de protección de datos, especialmente cuando se trabaja con información sanitaria.

La idea es sencilla: los contactos representan personas, mientras que los objetos personalizados representan elementos del negocio que pueden relacionarse con esas personas.

Comprender esta diferencia es fundamental para construir un CRM verdaderamente profesional.

 

El gran desafío: conectar los objetos personalizados con agentes de IA en High Level

Ahora que comprendemos qué son los objetos personalizados, llegamos a la parte verdaderamente interesante.

Imagina que has creado una base de datos con 500 propiedades inmobiliarias.

Cada propiedad tiene información sobre su ubicación, precio, superficie, características y disponibilidad.

Además, has configurado un agente de conversación con inteligencia artificial dentro de High Level.

Tu objetivo es que ese agente atienda automáticamente a las personas que escriben por WhatsApp.

Por ejemplo:

Cliente: Hola, estoy buscando una casa en Madrid con cuatro habitaciones y jardín.

Agente de IA: ¡Hola! Encantado de ayudarte. ¿Tienes alguna zona de preferencia o un presupuesto aproximado?

Cliente: Me interesa la zona de Majadahonda y mi presupuesto es de 650.000 euros.

Agente de IA: Perfecto. Voy a revisar las propiedades disponibles que coincidan con tus preferencias.

Hasta aquí todo parece fantástico.

Pero aparece un problema.

¿Por qué los agentes de IA no pueden consultar directamente los objetos personalizados?

En el escenario que analizamos en este tutorial, correspondiente a octubre de 2026, los agentes de conversación de High Level presentan una limitación: no disponen de una consulta nativa directa a los registros de objetos personalizados mediante la configuración descrita.

Esto significa que no basta con crear un objeto llamado «Casas» y esperar que el agente de inteligencia artificial pueda consultar automáticamente todas las propiedades almacenadas.

Necesitamos establecer un mecanismo que permita trasladar esa información hacia una fuente de conocimiento accesible para el agente.

Y aquí es donde entran en juego las automatizaciones.

La solución consiste en utilizar Google Sheets como intermediario entre los objetos personalizados y la base de conocimiento del agente de inteligencia artificial.

Veamos cómo hacerlo.

 

Cómo conectar objetos personalizados de High Level con Google Sheets

La estrategia que vamos a utilizar consiste en crear un flujo de información entre tres componentes principales:

Objetos personalizados → Google Sheets → Base de conocimiento del agente de IA.

Para conseguirlo, utilizaremos las automatizaciones de Go High Level.

Paso 1. Crear una hoja de cálculo en Google Sheets

Lo primero que necesitas es crear una hoja de cálculo dentro de tu cuenta de Google Drive.

Siguiendo nuestro ejemplo inmobiliario, podrías llamarla:

Base de Datos de Propiedades Inmobiliarias.

Dentro de esta hoja puedes crear columnas para organizar la información:

Código	Propiedad	Ubicación	Precio	Habitaciones	Estado
CASA001	Chalet independiente	Majadahonda	625.000 €	4	Disponible
CASA002	Piso residencial	Las Rozas	385.000 €	3	Disponible
CASA003	Chalet adosado	Boadilla	540.000 €	4	Reservado
CASA004	Vivienda unifamiliar	Pozuelo	790.000 €	5	Disponible

Los datos anteriores son ejemplos ficticios utilizados para ilustrar el procedimiento.

Esta hoja de cálculo será el lugar donde organizaremos la información procedente de nuestros objetos personalizados.

La ventaja de utilizar Google Sheets es que podemos integrarlo con las automatizaciones de High Level y utilizarlo como fuente intermedia de datos.

Paso 2. Crear una automatización basada en objetos personalizados

Ahora regresamos a High Level.

Dentro de la plataforma, accedemos al apartado de Automatizaciones o Workflows.

Aquí debemos prestar especial atención a un detalle.

Cuando trabajamos con objetos personalizados, necesitamos seleccionar una automatización que permita utilizar esos objetos como origen del flujo.

En nuestro ejemplo, seleccionaremos el objeto llamado «Casas».

De esta manera, podremos configurar automatizaciones relacionadas con los registros almacenados dentro de ese objeto.

Paso 3. Configurar los activadores de la automatización

El siguiente paso consiste en definir cuándo queremos que se ejecute nuestra automatización.

Podemos utilizar dos situaciones principales.

Cuando se crea una propiedad nueva.

Cada vez que añadamos una vivienda a nuestra base de datos, queremos que su información pueda incorporarse a Google Sheets.

Cuando se modifica una propiedad existente.

Imagina que una vivienda tenía un precio de 625.000 euros y su propietario decide reducirlo a 599.000 euros.

Evidentemente, necesitamos que nuestro sistema trabaje con el precio actualizado.

Lo mismo sucede cuando una propiedad cambia de disponible a reservada o vendida.

Por eso, resulta importante configurar activadores que detecten las modificaciones relevantes.

También podemos establecer condiciones para que la automatización se ejecute únicamente cuando cambien determinados campos.

Sin embargo, para nuestro ejemplo utilizaremos una configuración más amplia que contemple las modificaciones de los registros.

Paso 4. Conectar la automatización con Google Sheets

Una vez configurados los activadores, necesitamos indicar qué acción debe realizar High Level.

Para ello, utilizaremos la integración con Google Sheets.

Dentro de las acciones disponibles podemos encontrar operaciones relacionadas con la creación, búsqueda y gestión de filas.

Seleccionaremos nuestra cuenta de Google y posteriormente la hoja de cálculo correspondiente.

A continuación, relacionaremos los campos de nuestro objeto personalizado con las columnas de Google Sheets.

Por ejemplo:

• Código de propiedad → Código.
• Dirección → Ubicación.
• Precio de venta → Precio.
• Número de habitaciones → Habitaciones.
• Estado comercial → Estado.

De esta manera, cada vez que se ejecute la automatización, podremos trasladar información desde High Level hacia nuestra hoja de cálculo.

Un detalle importante: si queremos mantener la información sincronizada, no debemos limitarnos a crear una fila nueva cada vez que cambie una propiedad.

Lo recomendable es utilizar un identificador único para localizar el registro correspondiente y actualizarlo cuando sea necesario.

Así evitaremos duplicados y mantendremos una base de datos más ordenada.

¿Tiene algún coste utilizar Google Sheets dentro de las automatizaciones?

Es importante considerar que determinadas acciones de integración pueden estar clasificadas como funciones premium dentro de High Level.

Esto significa que su utilización podría generar cargos adicionales dependiendo de la configuración y del volumen de ejecuciones.

El coste dependerá de las tarifas vigentes y del uso que realices.

Por eso, antes de implementar automatizaciones con un volumen elevado de operaciones, te recomiendo revisar las condiciones aplicables a tu cuenta.

 

Cómo conectar Google Sheets con la base de conocimiento de un agente de IA

Ya tenemos nuestra información organizada en Google Sheets.

Ahora necesitamos que nuestro agente de inteligencia artificial pueda utilizarla.

Aquí entra en juego otro componente fundamental de High Level: las bases de conocimiento o Knowledge Bases.

Paso 5. Acceder a los agentes de inteligencia artificial

Dentro de High Level, dirígete al apartado de agentes de inteligencia artificial.

Selecciona los agentes de conversación y abre el agente que deseas configurar.

Estos agentes pueden utilizar bases de conocimiento para consultar información sobre productos, servicios, políticas comerciales y otros contenidos empresariales.

Nuestro objetivo será proporcionarles información procedente de los objetos personalizados.

Paso 6. Crear o modificar una base de conocimiento

Accede al apartado de bases de conocimiento.

Aquí puedes crear una nueva base o modificar una existente.

Dependiendo de las funcionalidades disponibles en tu cuenta, podrás incorporar información mediante diferentes métodos, como contenido web, tablas o texto enriquecido.

En nuestro ejemplo, queremos utilizar los datos de las propiedades inmobiliarias que hemos organizado previamente.

Para ello, necesitamos incorporar esa información a un formato compatible con la base de conocimiento.

Es importante comprender que actualizar Google Sheets no garantiza, por sí solo, que la base de conocimiento del agente se actualice automáticamente.

Para mantener la información sincronizada, será necesario configurar o comprobar el mecanismo de actualización correspondiente.

Este paso es especialmente importante cuando trabajamos con datos que cambian constantemente, como precios, disponibilidad o estados comerciales.

Paso 7. Asignar la base de conocimiento al agente de IA

Una vez incorporada la información, regresamos a la configuración de nuestro agente de conversación.

Seleccionamos la base de conocimiento que contiene los datos de las propiedades.

De esta manera, el agente podrá utilizar la información que esté efectivamente disponible e indexada en esa base.

Ahora solo nos queda un paso fundamental: enseñarle cómo debe responder.

 

Cómo configurar las instrucciones de un agente de IA en High Level

Uno de los aspectos más importantes al trabajar con agentes de inteligencia artificial es la configuración de sus instrucciones.

También conocidas como prompts, estas instrucciones permiten establecer el comportamiento que esperamos del agente.

En nuestro ejemplo inmobiliario, podríamos utilizar una configuración similar a la siguiente:

Ejemplo de prompt para un agente inmobiliario

Rol del agente:

Eres un asistente virtual especializado en la atención de clientes interesados en comprar propiedades inmobiliarias.

Tu objetivo es ayudar a los usuarios a encontrar viviendas que coincidan con sus necesidades.

Instrucciones principales:

Cuando un cliente solicite información sobre una propiedad, consulta primero la información disponible en tu base de conocimiento.

Identifica las propiedades que coincidan con las características solicitadas.

Si el cliente pregunta por una ubicación determinada, utiliza únicamente los registros que correspondan a esa zona.

Cuando proporciones información sobre precios, características o disponibilidad, utiliza los datos disponibles en la base de conocimiento.

No inventes propiedades, precios ni características.

Si no encuentras información suficiente, indícalo al cliente y ofrece la posibilidad de contactar con un asesor inmobiliario.

Mantén una comunicación profesional, cercana y natural.

Este tipo de instrucciones ayuda a que nuestro agente responda de manera más consistente.

Sin embargo, debemos recordar algo fundamental: un buen prompt no sustituye una base de datos correctamente configurada.

Si la información está desactualizada, incompleta o no resulta accesible para el agente, las instrucciones por sí solas no resolverán el problema.

Por eso, la calidad de nuestra automatización es tan importante como la configuración de la inteligencia artificial.

 

Ejemplo práctico: una inmobiliaria que atiende clientes automáticamente por WhatsApp

Veamos cómo funcionaría todo el sistema en una situación real.

Imagina que administras una inmobiliaria que comercializa propiedades en Madrid.

Tienes 200 viviendas registradas dentro de High Level.

Cada vivienda cuenta con información sobre precio, ubicación, superficie, habitaciones y disponibilidad.

Has configurado una automatización para trasladar los cambios relevantes hacia Google Sheets.

También has preparado una base de conocimiento que utiliza esos datos y has conectado tu agente de conversación.

Ahora, un cliente escribe por WhatsApp:

Cliente: Hola, estoy buscando una casa en Las Rozas.

Agente: ¡Hola! Encantado de ayudarte. ¿Cuántas habitaciones necesitas y cuál es tu presupuesto aproximado?

Cliente: Necesito cuatro habitaciones y tengo un presupuesto de 550.000 euros.

Agente: Perfecto. Según la información disponible, tenemos una vivienda que podría interesarte. ¿Quieres conocer sus características?

Cliente: Sí, por favor.

Agente: Se trata de una vivienda de cuatro habitaciones, ubicada en Las Rozas, con un precio de 535.000 euros. ¿Te gustaría recibir más información o solicitar una visita?

Este ejemplo es ilustrativo y presupone que existe una propiedad con esas características en la base de conocimiento actualizada.

Lo interesante es que el agente puede utilizar información estructurada para mantener conversaciones más relevantes y útiles.

Y esto abre posibilidades extraordinarias para diferentes sectores empresariales.

 

Aplicaciones de los agentes de IA conectados a objetos personalizados

Aunque hemos utilizado una inmobiliaria como ejemplo, esta estrategia puede adaptarse a numerosos modelos de negocio.

Agentes de inteligencia artificial para empresas de reclutamiento

Imagina una empresa que gestiona cientos de ofertas laborales.

Cada vacante tiene requisitos específicos, condiciones salariales, ubicación y modalidad de trabajo.

Un agente de inteligencia artificial podría responder preguntas generales sobre las ofertas disponibles y orientar a los candidatos hacia las oportunidades que mejor coincidan con su perfil.

Agentes de IA para clínicas dentales

Una clínica dental podría utilizar objetos personalizados para organizar información relacionada con sus tratamientos.

Los agentes de IA podrían responder preguntas generales sobre servicios, procedimientos y disponibilidad de citas.

Cuando se trate de información clínica individual, será necesario implementar medidas adicionales de seguridad, autenticación y protección de datos.

Agentes de inteligencia artificial para empresas de formación

Las academias y empresas de capacitación pueden utilizar objetos personalizados para administrar programas, cursos y evaluaciones.

Un agente de inteligencia artificial podría ayudar a los usuarios a identificar programas adecuados según sus intereses y objetivos profesionales.

Agentes de IA para empresas de servicios

También podemos aplicar esta estrategia a empresas que administran contratos, proyectos, propiedades o servicios recurrentes.

La clave consiste en identificar qué información necesitamos almacenar y cómo queremos que nuestros agentes la utilicen.

 

Ventajas de conectar objetos personalizados con inteligencia artificial en Go High Level

Cuando conseguimos integrar correctamente estos componentes, podemos obtener beneficios importantes.

1. Atención al cliente más rápida

Los agentes pueden responder preguntas frecuentes sin necesidad de que una persona intervenga en cada conversación.

Esto permite ofrecer atención incluso fuera del horario comercial.

2. Mejor aprovechamiento de la información empresarial

Muchas empresas almacenan enormes cantidades de información que terminan siendo utilizadas únicamente para tareas administrativas.

Con una integración adecuada, esos datos pueden convertirse en recursos útiles para los procesos de atención al cliente.

3. Reducción de tareas repetitivas

Preguntas sobre precios, características, disponibilidad y servicios pueden gestionarse mediante conversaciones automatizadas.

Esto permite que los equipos humanos dediquen más tiempo a actividades que requieren atención personalizada.

4. Mayor capacidad de crecimiento

A medida que aumenta el número de clientes, también crece el volumen de consultas.

Los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar a gestionar una parte de esa demanda sin incrementar proporcionalmente la carga operativa.

5. Experiencias más personalizadas

Cuando el agente dispone de información relevante, puede ofrecer respuestas más específicas y útiles.

La diferencia entre un chatbot tradicional y un agente conectado a información empresarial puede ser considerable.

Eso sí, los resultados dependerán de la calidad de los datos, las integraciones y la configuración del sistema.

 

Cómo implementar agentes de inteligencia artificial con High Level y DAX Engine

Después de conocer todas estas posibilidades, quizá estés pensando:

«Todo esto suena fantástico, pero ¿realmente tengo que aprender a configurar objetos, automatizaciones, Google Sheets y agentes de inteligencia artificial?».

La respuesta es que no necesariamente.

Si tienes una agencia de marketing digital y quieres desarrollar estas soluciones para tus clientes, puedes utilizar High Level como plataforma principal.

Puedes conocer High Level y obtener tu cuenta a través de nuestro enlace de partner:

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Pero si tienes un negocio y prefieres concentrarte en tus operaciones mientras un equipo técnico se encarga de la implementación, existe otra alternativa.

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Nuestro objetivo es ayudarte a construir las herramientas que necesitas para que puedas dedicar tu tiempo a lo verdaderamente importante: hacer crecer tu negocio.

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Y si tienes preguntas sobre cómo implementar este tipo de soluciones en tu empresa, puedes comunicarte directamente con nosotros.

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Conclusión: conecta la información de tu negocio con agentes de IA y lleva tus automatizaciones al siguiente nivel

La inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego, pero su verdadero potencial aparece cuando conseguimos conectarla con la información que nuestras empresas utilizan diariamente.

No se trata simplemente de crear un chatbot que responda preguntas.

Se trata de construir sistemas capaces de utilizar información empresarial para ofrecer respuestas más útiles, automatizar procesos y mejorar la experiencia de nuestros clientes.

Y precisamente por eso, los objetos personalizados de High Level y Go High Level representan una herramienta tan interesante.

Cuando combinamos estos objetos con automatizaciones, Google Sheets y bases de conocimiento, podemos desarrollar soluciones adaptadas a diferentes modelos de negocio.

Desde inmobiliarias hasta empresas de reclutamiento, clínicas, academias y consultorías, las posibilidades son enormes.

Eso sí, recuerda que una integración profesional debe contemplar la actualización de los datos, la gestión de errores, la seguridad de la información y el correcto funcionamiento de las fuentes de conocimiento.

Porque la verdadera automatización no consiste únicamente en conectar herramientas.

Consiste en conseguir que esas herramientas trabajen juntas de manera inteligente, confiable y eficiente.

Y ese es precisamente el objetivo que buscamos alcanzar con High Level y DAX Engine.

 

Preguntas frecuentes sobre objetos personalizados y agentes de IA en High Level

 

1. ¿Qué diferencia existe entre un campo personalizado y un objeto personalizado en High Level?

Un campo personalizado permite almacenar información adicional dentro de un registro existente, como un contacto.

Por ejemplo, podrías crear un campo para registrar la profesión de una persona o su presupuesto aproximado.

Un objeto personalizado, en cambio, permite crear una estructura independiente para almacenar información sobre elementos específicos de tu negocio.

Por ejemplo, una propiedad inmobiliaria, una vacante laboral o un tratamiento.

La principal diferencia es que los objetos personalizados permiten organizar entidades que tienen sus propios atributos y relaciones, en lugar de almacenar toda la información dentro de los contactos.

2. ¿Los agentes de inteligencia artificial de Go High Level pueden consultar directamente los objetos personalizados?

En el escenario presentado en este tutorial, correspondiente a octubre de 2026, no contamos con una consulta directa de los objetos personalizados mediante la configuración descrita.

Por eso, utilizamos una solución intermedia basada en automatizaciones, Google Sheets y bases de conocimiento.

Esta estrategia permite preparar la información para que pueda ser utilizada por los agentes, siempre que se configure correctamente su incorporación y actualización.

3. ¿Es obligatorio utilizar Google Sheets para conectar objetos personalizados con agentes de IA?

No necesariamente.

Google Sheets es una alternativa práctica para organizar información y facilitar determinadas integraciones.

Sin embargo, dependiendo de las herramientas disponibles, también podrían desarrollarse soluciones mediante APIs, servicios externos o integraciones personalizadas.

La elección dependerá de la complejidad del proyecto, el volumen de información y los requisitos técnicos del negocio.

4. ¿La información de los agentes de IA se actualiza automáticamente cuando cambia un objeto personalizado?

No por el simple hecho de conectar Google Sheets.

Es necesario configurar correctamente las automatizaciones que trasladan los cambios y comprobar cómo se actualiza la información dentro de la base de conocimiento.

También resulta recomendable realizar pruebas para verificar que los agentes utilizan datos recientes y no proporcionan información desactualizada.

Esto es especialmente importante en negocios que trabajan con precios, disponibilidad o inventarios.

5. ¿Necesito conocimientos técnicos para implementar objetos personalizados y agentes de IA en High Level?

Tener conocimientos sobre CRM, automatizaciones y bases de datos facilita considerablemente el proceso.

Sin embargo, no es indispensable que realices toda la implementación personalmente.

Puedes aprender a configurar estas herramientas utilizando High Level o recurrir a un equipo especializado.

Por ejemplo, con DAX Engine puedes acceder a una solución basada en High Level desde 79 dólares mensuales, con asistencia técnica para implementar las herramientas de tu negocio.

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