Cómo crear un agente de Inteligencia Artificial para coaches, mentores y consultores con High Level
Sep 15, 2026Eso es precisamente lo que puedes conseguir con un agente de Inteligencia Artificial correctamente configurado en Go High Level.
Y digo “correctamente configurado” porque ahí está la verdadera diferencia.
Crear un agente de IA es relativamente fácil. Crear uno que realmente entienda tu negocio, converse de manera natural y cumpla objetivos comerciales es otra historia.
Muchos negocios prueban un agente, cargan información sin demasiado criterio, escriben un prompt enorme y después llegan a una conclusión bastante peligrosa:
“Esto de la Inteligencia Artificial no funciona para mi negocio”.
En realidad, muchas veces el problema no es la IA.
El problema es cómo fue configurada.
En este artículo voy a explicarte cómo estructurar correctamente un agente de Inteligencia Artificial en High Level para coaches, asesores, mentores, consultores, psicólogos y profesionales que venden conocimiento o servicios.
¿Qué puede hacer un agente de Inteligencia Artificial por un coach o consultor?
Un buen agente no tiene por qué limitarse a responder preguntas como un chatbot tradicional.
Puede convertirse en una pieza activa dentro de todo tu proceso comercial y de atención al cliente.
Por ejemplo, puede ayudarte a:
- Atender nuevos prospectos.
- Resolver preguntas frecuentes.
- Explicar tus servicios.
- Calificar oportunidades.
- Recomendar productos o programas.
- Reservar citas.
- Realizar onboarding de nuevos clientes.
- Dar soporte básico.
- Hacer seguimiento automático.
- Detectar cuándo una persona necesita atención humana.
- Activar workflows y automatizaciones.
- Guardar información dentro del CRM.
- Resumir conversaciones.
- Transferir conversaciones entre agentes especializados.
Piensa en él como un empleado digital que nunca duerme.
Pero con una diferencia fundamental: su desempeño depende directamente de las instrucciones, información y estructura que tú le proporciones.
Si le das una configuración mediocre, obtendrás resultados mediocres.
El error que hace que muchos agentes de IA funcionen mal
Cuando una persona empieza a crear un agente normalmente quiere explicarle absolutamente todo.
Entonces abre el área del prompt y comienza a escribir.
Quién es la empresa.
Qué vende.
Cuánto cuesta.
Cuál es su historia.
Qué productos existen.
Qué preguntas hacen los clientes.
Qué políticas tiene.
Cómo debe contestar.
Qué hacer cuando alguien pregunta por determinada situación.
Y continúa...
El resultado puede convertirse en un prompt gigantesco.
Parece lógico pensar:
“Cuanta más información le dé, mejor funcionará”.
Pero no necesariamente.
Una de las claves para construir agentes eficientes consiste precisamente en separar el conocimiento del comportamiento.
Y para entenderlo debemos diferenciar dos conceptos fundamentales dentro de High Level:
Base de conocimiento y objetivos del agente.
Base de conocimiento vs. instrucciones del agente: no son lo mismo
Esta diferencia es probablemente una de las más importantes de toda la configuración.
¿Qué es la base de conocimiento?
La base de conocimiento representa todo aquello que tu agente debe saber.
Es como su biblioteca.
Ahí puedes incluir información relacionada con:
- Tus servicios.
- Productos.
- Precios.
- Condiciones.
- Preguntas frecuentes.
- Políticas.
- Procedimientos.
- Contenido educativo.
- Información corporativa.
- Documentación.
- Páginas de tu sitio web.
High Level permite construir bases de conocimiento utilizando diferentes fuentes, como páginas web, preguntas frecuentes, texto enriquecido, tablas y archivos.
La pregunta que debería responder la base de conocimiento es:
“¿Qué necesita saber mi agente para poder responder?”
No cómo debe comportarse.
Eso viene después.
¿Qué son los objetivos e instrucciones del agente?
Esta área define cómo debe actuar.
Aquí puedes indicar cosas como:
“Tu nombre es Diego”.
“Habla de manera cercana y profesional”.
“No utilices respuestas excesivamente largas”.
“Tu objetivo es ayudar al prospecto a reservar una llamada”.
“Cuando alguien pregunte por precios, primero identifica qué servicio necesita”.
“Si el cliente solicita hablar con una persona, transfiere la conversación”.
Es decir:
La base de conocimiento contiene lo que sabe.
El prompt contiene cómo se comporta.
Confundir ambas cosas puede afectar notablemente el desempeño.
Por qué no debes meter todo dentro del prompt
Aquí aparece otro concepto importante: la ventana de contexto.
Simplificándolo mucho, piensa en la ventana de contexto como el escritorio de trabajo del agente.
Antes de responder, necesita considerar determinadas instrucciones, información y parte de la conversación.
Si llenas ese escritorio con cientos de papeles innecesarios, encontrar lo importante puede resultar más complicado.
Por eso no tiene sentido colocar toda la información corporativa dentro del prompt principal cuando puedes utilizar una base de conocimiento específicamente diseñada para ello.
Un prompt excesivamente grande puede producir conversaciones menos eficientes y aumentar innecesariamente el procesamiento utilizado por el agente.
La estructura debería ser más inteligente:
Conocimiento extenso → Base de conocimiento
Instrucciones de comportamiento → Prompt y objetivos
Esa separación ayuda a mantener un agente mucho más organizado.
Cómo crear un agente de IA en Go High Level paso a paso
Vamos ahora a la parte práctica.
Dentro de tu cuenta de Go High Level, accede al apartado relacionado con los agentes de conversación y selecciona la opción para crear un nuevo agente.
La primera decisión importante será definir qué tipo de agente necesitas.
¿Agente basado en prompts o basado en flujos?
High Level permite plantear diferentes estructuras conversacionales.
Y aquí no existe una opción universalmente correcta.
Depende de lo que quieres conseguir.
Cuándo utilizar un agente basado en flujos
Un agente basado en flujos funciona especialmente bien cuando la conversación sigue un proceso bastante predecible.
Por ejemplo:
“¿Cómo te llamas?”
“¿Qué servicio necesitas?”
“¿Cuál es tu presupuesto?”
“¿Cuándo quieres empezar?”
La conversación tiene un camino relativamente estructurado.
A → B → C → D.
En esos escenarios, un flujo puede funcionar perfectamente.
Cuándo utilizar un agente basado en prompts
Si necesitas conversaciones más abiertas, adaptativas y naturales, un agente basado en prompts suele ofrecer mucha más flexibilidad.
Imagina un consultor que recibe preguntas completamente diferentes:
“¿Cuál de tus mentorías me conviene?”
“Ya soy cliente y tengo un problema”.
“¿Puedo pagar en cuotas?”
“Quiero cancelar una cita”.
“¿Este programa sirve para mi negocio?”
“Necesito hablar con alguien”.
Aquí resulta mucho más difícil establecer un recorrido rígido.
Necesitas que el agente interprete el contexto y decida cómo avanzar.
Para este tipo de casos, un agente basado en prompts puede resultar mucho más adecuado.
¿Empezar con plantilla o desde cero?
Cuando creas tu agente puedes encontrar configuraciones o plantillas predeterminadas para determinados objetivos.
Pueden ser útiles como punto de partida.
Sin embargo, si necesitas un agente realmente adaptado a un negocio específico, empezar desde cero ofrece mayor control sobre la configuración.
Especialmente en sectores como coaching, consultoría, psicología, formación o servicios profesionales, donde dos negocios aparentemente similares pueden tener procesos completamente diferentes.
Configura correctamente los canales de comunicación
Otro aspecto importante consiste en determinar dónde responderá tu agente.
Dependiendo de las integraciones y configuración disponibles en tu cuenta, puedes trabajar con canales como:
- WhatsApp.
- Instagram.
- Facebook.
- SMS.
- Chat web.
- Otros canales compatibles con tu configuración.
Esto permite centralizar conversaciones procedentes de diferentes lugares dentro del mismo CRM.
Tu cliente ve WhatsApp.
Tú ves una conversación integrada dentro de tu sistema.
¿Modo sugerido o piloto automático?
Otro punto importante es decidir cuánto control quieres darle inicialmente al agente.
En un modo de respuestas sugeridas, la Inteligencia Artificial puede proponer una contestación para que una persona la revise antes de enviarla.
Esto puede ser interesante durante las primeras pruebas.
Pero cuando el agente está correctamente configurado y probado, el verdadero potencial aparece con el piloto automático.
Ahí el agente responde directamente sin necesitar aprobación humana en cada mensaje.
Ahora bien, automatizar no significa abandonar el control.
Significa diseñar reglas claras para saber cuándo debe intervenir una persona.
Configura el tiempo de respuesta del agente
También puedes establecer cuánto tiempo debe esperar el agente antes de responder.
¿Dos segundos?
¿Cinco?
¿Diez?
No siempre responder instantáneamente es lo mejor.
Una pausa breve puede incluso hacer que la conversación se perciba de manera más natural.
Lo importante es analizar la experiencia que quieres ofrecer.
Un soporte urgente puede requerir velocidad.
Una conversación comercial quizá pueda permitirse unos segundos adicionales.
Controla el número máximo de mensajes
También resulta recomendable analizar cuántos mensajes puede intercambiar automáticamente el agente dentro de una conversación.
No existe un número perfecto para todos los negocios.
Una conversación de soporte puede necesitar más intercambios que una simple calificación de prospectos.
Lo importante es no utilizar configuraciones predeterminadas sin preguntarte:
“¿Tiene sentido esto para mi proceso?”
Ese principio debería aplicarse prácticamente a toda automatización.
Haz que el bot se detenga cuando intervenga una persona
Esta función es fundamental.
Imagina que un cliente está conversando con tu agente y decides intervenir personalmente.
Escribes:
“Hola, soy Diego. Continúo yo personalmente contigo”.
Lo último que quieres es que tres segundos después aparezca el agente diciendo:
“¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte?”
Sería como tener un vendedor interrumpiéndote mientras hablas con el cliente.
Por eso puedes configurar períodos durante los cuales el bot se detenga cuando detecta intervención manual.
Así puedes tomar el control de la conversación sin competir contra tu propio agente.
Cómo entrenar correctamente la base de conocimiento
Una vez configurado el comportamiento básico, llega una de las partes más importantes: darle conocimiento.
Tu base debería contener la información que el agente necesitará consultar para responder correctamente.
Añadir páginas web
Puedes utilizar páginas de tu propia web como fuente de información.
Esto resulta especialmente útil si ya tienes páginas detalladas sobre:
- Servicios.
- Programas.
- Preguntas frecuentes.
- Condiciones.
- Características.
- Procesos.
En lugar de copiar manualmente toda esa información dentro del prompt, puedes incorporarla a la base correspondiente.
Añadir preguntas frecuentes
Las FAQs son especialmente valiosas porque suelen representar exactamente las dudas que aparecen durante una conversación real.
Por ejemplo:
“¿Cuánto dura el programa?”
“¿Las sesiones quedan grabadas?”
“¿Puedo pagar en cuotas?”
“¿Puedo cancelar?”
“¿Cómo funciona el soporte?”
“¿Cuándo empieza?”
Una buena base de preguntas frecuentes puede mejorar muchísimo la utilidad del agente.
Añadir archivos y documentos
También puedes incorporar documentación relevante.
Por ejemplo:
- PDFs.
- Manuales.
- Información comercial.
- Material educativo.
- Procedimientos.
- Guías internas.
Eso permite ampliar notablemente el conocimiento disponible sin convertir el prompt principal en una enciclopedia.
Cómo configurar la personalidad del agente
Ahora sí entramos en el comportamiento.
Aquí debemos definir quién es nuestro agente y cómo queremos que converse.
No necesitas escribir una novela.
Necesitas precisión.
Puedes establecer:
- Nombre.
- Rol.
- Tono.
- Estilo.
- Nivel de formalidad.
- Forma de saludar.
- Cómo hacer preguntas.
- Cómo gestionar objeciones.
- Qué expresiones evitar.
Por ejemplo:
“Eres el asistente virtual de una academia especializada en negocios digitales. Hablas de forma cercana, profesional y sencilla. Evita tecnicismos innecesarios y nunca inventes información.”
Eso ya proporciona un marco de comportamiento bastante claro.
Define un objetivo real para el agente
Todo agente debería tener un propósito.
No simplemente “responder”.
Pregúntate:
¿Qué resultado debería intentar conseguir después de cada conversación?
Podría ser:
- Reservar una cita.
- Resolver una incidencia.
- Realizar onboarding.
- Recomendar un programa.
- Calificar al prospecto.
- Recopilar información.
- Vender un producto.
- Derivar a soporte.
Cuanto más claro esté el objetivo, más fácil será diseñar el comportamiento alrededor de él.
Utiliza instrucciones adicionales para situaciones específicas
Después podemos añadir reglas particulares.
Por ejemplo:
“Si alguien pregunta algo que no aparece en la base de conocimiento, no inventes una respuesta”.
“Si solicita hablar con una persona, activa la transferencia”.
“Si está interesado en el programa avanzado, primero pregunta qué experiencia tiene”.
“Si ya es cliente, no intentes venderle nuevamente el mismo programa”.
Este tipo de instrucciones funcionan como señales de tráfico dentro de la conversación.
No conducen el automóvil, pero indican claramente por dónde debe circular.
Activa los resúmenes automáticos de conversaciones
Una función extremadamente útil es la posibilidad de generar resúmenes de conversaciones.
¿Por qué importa esto?
Porque una conversación de 30 mensajes contiene información comercial valiosísima.
El cliente puede haber hablado de:
- Sus problemas.
- Sus necesidades.
- Sus objeciones.
- Su presupuesto.
- Sus objetivos.
- Sus miedos.
- Su urgencia.
Si toda esa información queda perdida dentro de un chat, estás desperdiciando datos.
Cuando generas un resumen y lo incorporas al contexto del contacto, esa información puede utilizarse posteriormente para preparar llamadas, hacer seguimiento o personalizar la atención.
Usa la información del CRM para vender mejor
Aquí comienza una de las partes más interesantes.
Imagina que tienes una reunión dentro de una hora con un prospecto.
En lugar de revisar manualmente 40 mensajes, tu sistema podría tener información resumida como:
“Está interesado en el programa avanzado”.
“Su principal objeción es el precio”.
“Ya compró otro curso anteriormente y no obtuvo resultados”.
“Busca conseguir clientes antes de tres meses”.
Eso cambia completamente la llamada comercial.
Ya no empiezas desde cero.
Empiezas con contexto.
Y en ventas, el contexto vale oro.
Haz que el agente reserve citas automáticamente
Otra posibilidad muy potente es conectar el agente con tu calendario.
Si durante la conversación detecta intención suficiente, puede guiar al usuario hacia la reserva de una cita.
Por ejemplo:
Cliente:
“Me interesa, pero quiero hablar con alguien antes”.
Agente:
“Perfecto. Puedo ayudarte a reservar una llamada. ¿Qué día te vendría mejor?”
Eso elimina pasos.
Y cada paso eliminado reduce fricción.
Activa workflows desde una conversación
Los workflows permiten llevar el agente mucho más allá de responder mensajes.
Puedes configurar acciones que se ejecuten cuando ocurre algo específico.
Por ejemplo:
Si el usuario dice:
“Quiero información del programa premium”.
El agente podría activar una automatización que:
- Añada una etiqueta.
- Actualice una oportunidad.
- Envíe información adicional.
- Avise a un vendedor.
- Programe seguimiento.
- Continúe la conversación.
El agente interpreta.
El workflow ejecuta.
Esa combinación puede convertirse en el corazón de un sistema comercial automatizado.
Transfiere la conversación a una persona cuando sea necesario
Una buena automatización sabe hacer algo fundamental:
sabe cuándo dejar de automatizar.
Hay situaciones donde un agente humano debe intervenir.
Por ejemplo:
- Una reclamación compleja.
- Un cliente molesto.
- Una negociación especial.
- Una pregunta sensible.
- Una solicitud directa de hablar con una persona.
Puedes configurar escenarios que activen automáticamente esta transferencia.
Eso permite mantener eficiencia sin sacrificar atención humana.
Utiliza agentes especializados para diferentes funciones
También puedes plantear una arquitectura con distintos agentes.
Por ejemplo:
Agente 1: Atención inicial
Recibe la conversación y determina qué necesita la persona.
Agente 2: Ventas
Gestiona preguntas comerciales, necesidades, objeciones y cierre.
Agente 3: Soporte
Ayuda a clientes actuales.
Agente 4: Onboarding
Guía al nuevo cliente durante sus primeros pasos.
En determinados escenarios, una conversación puede pasar de un agente a otro.
Es parecido a lo que ocurre en una empresa física.
La recepcionista no tiene por qué resolver una incidencia técnica compleja.
Simplemente dirige al cliente hacia el departamento adecuado.
Configura seguimientos automáticos
¿Cuántas ventas se pierden simplemente porque nadie volvió a escribir?
Probablemente muchas más de las que imaginamos.
Un prospecto pregunta.
Muestra interés.
Después desaparece.
Y nadie hace seguimiento.
Un agente puede ayudarte a gestionar determinadas secuencias de seguimiento después de cierto período.
Por ejemplo:
Después de 4 horas.
Después de 12 horas.
Al día siguiente.
Siempre debemos diseñar estos seguimientos con sentido y evitar convertir al agente en ese vendedor que no entiende una indirecta.
La automatización debe facilitar la conversación, no perseguir al cliente hasta debajo de la cama.
Cómo utilizar un agente de IA para onboarding de clientes
Para coaches, mentores y consultores, el onboarding puede convertirse en una tarea repetitiva.
Cada nuevo cliente necesita prácticamente la misma información:
“¿Dónde ingreso?”
“¿Cómo reservo sesiones?”
“¿Dónde están los materiales?”
“¿Cómo contacto con soporte?”
“¿Qué hago primero?”
Un agente puede acompañarlo durante todo ese proceso.
Por ejemplo:
“¡Bienvenido! Ya tienes acceso al programa. Para empezar, quiero ayudarte con tres cosas…”
Después puede proporcionar accesos, explicar los siguientes pasos, responder preguntas y detectar cualquier problema durante el proceso.
El resultado es una experiencia más fluida para el cliente y menos carga operativa para tu equipo.
Cómo utilizar IA para soporte al cliente
Muchas consultas de soporte son repetitivas.
Y precisamente esas son perfectas para automatizar.
Si 30 personas preguntan cada semana cómo cambiar una contraseña, no necesitas que una persona redacte la misma respuesta 30 veces.
La IA puede resolver el primer nivel de soporte.
Y cuando detecte que el problema requiere intervención especial, lo deriva.
Así tu equipo dedica tiempo a problemas que realmente necesitan capacidad humana.
Cómo utilizar un agente de IA para vender
Un agente comercial correctamente configurado no necesita comportarse como un vendedor agresivo.
De hecho, debería hacer prácticamente lo contrario.
Primero entender.
Después recomendar.
Puede preguntar:
“¿Qué estás intentando conseguir?”
“¿Qué has probado anteriormente?”
“¿Cuál es tu principal dificultad?”
“¿Qué tipo de ayuda estás buscando?”
Y solamente después recomendar el servicio que realmente tenga sentido.
Esto hace que la conversación se parezca más a una consulta profesional que a una venta forzada.
No existen dos agentes iguales, aunque los negocios parezcan iguales
Este punto es fundamental.
Dos psicólogos pueden necesitar agentes completamente diferentes.
Dos coaches también.
Dos consultores pueden vender prácticamente lo mismo y aun así requerir configuraciones distintas.
¿Por qué?
Porque cambian variables como:
- Especialidad.
- Público objetivo.
- Ubicación geográfica.
- Legislación.
- Precio.
- Propuesta de valor.
- Posicionamiento.
- Proceso comercial.
- Objetivos.
- Canales.
- Nivel de automatización deseado.
Por eso instalar exactamente el mismo agente para todos los clientes de una determinada industria suele ser una mala práctica.
La tecnología puede estandarizarse.
La estrategia no debería hacerlo completamente.
La personalización es donde está el verdadero valor
Puedes descargar plantillas.
Puedes importar workflows.
Puedes reutilizar estructuras.
Todo eso está perfecto.
Pero al final necesitas entender el negocio.
Antes de construir un agente deberías saber:
¿Qué vende?
¿A quién?
¿Por qué compran?
¿Qué preguntas hacen?
¿Qué objeciones tienen?
¿Qué debería automatizarse?
¿Qué nunca debería automatizarse?
¿Cuándo debe intervenir una persona?
¿Qué resultado queremos conseguir?
Cuando respondes estas preguntas, entonces puedes diseñar Inteligencia Artificial alrededor del negocio.
No al revés.
Y esa diferencia parece pequeña, pero cambia completamente el resultado.
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Porque la herramienta por sí sola no hace magia.
La magia —si queremos llamarla así— aparece cuando estrategia, automatización e Inteligencia Artificial trabajan juntas.
Conclusión: no necesitas otro chatbot, necesitas un sistema inteligente
Crear un agente de Inteligencia Artificial en Go High Level no debería consistir simplemente en escribir un prompt, cargar algunas preguntas frecuentes y esperar milagros.
La verdadera oportunidad está en construir un sistema.
Un sistema que tenga una buena base de conocimiento.
Que sepa cómo comportarse.
Que tenga un objetivo claro.
Que pueda activar automatizaciones.
Que realice seguimiento.
Que conozca cuándo transferir una conversación.
Que pueda trabajar junto a otros agentes.
Y, sobre todo, que esté construido alrededor de las necesidades reales de tu negocio.
Un buen agente no sustituye simplemente tareas humanas.
Amplifica la capacidad de tu negocio para atender, vender y dar soporte sin multiplicar proporcionalmente tu carga de trabajo.
Y para coaches, asesores, mentores, consultores y profesionales del conocimiento, eso puede representar una diferencia enorme.
Preguntas frecuentes sobre agentes de IA en Go High Level
1. ¿Qué diferencia existe entre la base de conocimiento y el prompt de un agente de High Level?
La base de conocimiento contiene principalmente la información que el agente necesita consultar para responder, como servicios, productos, FAQs o documentación. El prompt y los objetivos definen cómo debe comportarse, qué tono utilizar, qué objetivo perseguir y qué reglas seguir durante la conversación.
2. ¿Es mejor crear un agente basado en prompts o en flujos?
Depende del proceso. Los flujos funcionan muy bien en conversaciones estructuradas y predecibles. Los agentes basados en prompts ofrecen mayor flexibilidad cuando las preguntas y caminos conversacionales pueden cambiar considerablemente.
3. ¿Un agente de IA puede realizar onboarding completo de nuevos clientes?
Sí. Puedes utilizarlo para proporcionar instrucciones iniciales, responder preguntas frecuentes, explicar accesos, activar workflows, recopilar información y derivar situaciones especiales hacia una persona cuando sea necesario.
4. ¿Puede un agente de High Level transferir una conversación a otro agente o a un humano?
Puedes diseñar configuraciones donde determinadas situaciones provoquen una transferencia o intervención diferente. Esto permite crear estructuras con agentes especializados en ventas, soporte, onboarding o atención inicial y reservar la intervención humana para escenarios específicos.
5. ¿Un mismo agente sirve para todos los negocios de una determinada industria?
No debería plantearse de esa manera. Dos negocios de la misma industria pueden tener públicos, objetivos, procesos comerciales, ofertas y necesidades completamente diferentes. Una buena implementación parte de una estructura reutilizable, pero adapta el comportamiento, conocimiento y automatizaciones al contexto real de cada negocio.
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