La Conversation AI di GoHighLevel gestisce lead, prenota appuntamenti e risponde ai clienti senza che tu sia presente. Configurarla nel modo sbagliato non produce errori visibili: risponde comunque, con le istruzioni sbagliate, sul canale sbagliato, senza passare mai il controllo a un umano. Questa guida copre ogni passo della configurazione, con i punti dove il sistema si rompe e come tenerli sotto controllo.
Cosa fa la Conversation AI di GoHighLevel
La Conversation AI è un agente testuale — e opzionalmente vocale — che si connette ai tuoi canali (SMS, email, live chat, Instagram, WhatsApp) e risponde ai contatti in base a istruzioni che definisci tu. Può qualificare lead, fissare appuntamenti su un calendario GoHighLevel, raccogliere dati e passare la conversazione a un membro del team quando serve.
Non è un chatbot a regole fisse. Ragiona sul contesto della conversazione e decide come rispondere in base alle istruzioni che hai scritto, alla knowledge base che hai caricato e alle azioni che hai configurato. Se le istruzioni sono vaghe, le risposte lo sono. Il modello non compensa la mancanza di contesto: lo amplifica.
Prima di toccare qualsiasi impostazione, hai bisogno di sapere tre cose: quale obiettivo deve raggiungere l’agente, su quali canali deve operare e cosa succede quando non riesce a rispondere. Senza queste tre risposte, la configurazione diventa un esperimento a caso.
Passo 1: abilitare la Conversation AI nel sub-account
La Conversation AI si attiva a livello di sub-account. Vai su Settings → Labs e abilita la voce Conversation AI. Se vedi anche Conversation AI: Build with AI, abilitala: è la modalità che ti permette di descrivere l’agente a parole invece di compilare ogni campo a mano.
Senza questo passaggio, la sezione AI Agents non compare nel menu. È il motivo più frequente per cui qualcuno passa venti minuti a cercare una voce che non esiste.
Come creare un agente Conversation AI su GoHighLevel
Vai su AI Agents → Conversation AI → Create Agent. Hai due strade.
Build with AI (il percorso rapido)
Scegli Create with AI → Start with AI. Puoi descrivere l’agente a parole libere — «un agente che qualifica lead in entrata, raccoglie nome email e budget, poi prenota una chiamata» — oppure scegliere uno dei modelli predefiniti: Booking, Lead Capture, Follow-up, Support.
GoHighLevel genera istruzioni, azioni e impostazioni di base, poi ti chiede i dati mancanti: quale calendario usare per la prenotazione, chi riceve il passaggio a una persona reale. Rispondi alle domande, revisiona tutto nella schermata successiva e chiedi modifiche ulteriori in chat. Esempi pratici: rispondere solo dal lunedì al sabato, aggiungere un ritardo di cinque secondi prima della prima risposta, mandare le domande sui prezzi a un responsabile vendite.
Build with AI è una funzione in Labs: non è il percorso definitivo, è un punto di partenza. Rivedi sempre ogni sezione prima di attivare.
Configurazione manuale
Se scegli il percorso manuale — o se vuoi correggere quello generato — trovi tutto distribuito in schede: Instructions, Actions, Channels, Schedule, Knowledge Base.
Istruzioni: dove si decide tutto
Le istruzioni sono il prompt di sistema dell’agente. Scrivi cosa deve fare, cosa non deve fare, come deve presentarsi e quando deve passare la conversazione a un umano. Sii specifico. «Rispondi in modo professionale» non è un’istruzione: è rumore. «Non discutere mai di prezzi prima di aver raccolto nome, email e settore dell’azienda» è un’istruzione.
Includi sempre una condizione di uscita esplicita: quando l’agente deve smettere di rispondere e segnalare che serve una persona reale. Senza questa guardia, l’agente continua a rispondere anche dove non dovrebbe, e non te lo dice.
La regola
Un agente senza condizione di uscita non è configurato
Se l’agente non sa quando fermarsi, non si ferma mai. Il cliente che fa la domanda sbagliata al momento sbagliato non ottiene un errore: ottiene una risposta comunque, spesso quella peggiore.
- Condizione di uscita — scrivi esplicitamente quando passare a un umano
- Tono e persona — come si chiama l’agente, come parla, cosa non dice mai
- Obiettivo unico — un agente con tre obiettivi raggiunge tutti e tre a metà
Canali: dove l’agente ascolta
Nella scheda Channels selezioni su quali canali l’agente è attivo: SMS, live chat, email, Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp. Ogni canale che attivi è un canale dove l’agente risponde. Non attivare canali che non monitori: un agente attivo su un canale senza supervisione è una guardia che risponde alle domande senza che nessuno sappia cosa sta dicendo.
Orari e ritardi
Nella scheda Schedule definisci quando l’agente è attivo. Fuori orario puoi scegliere se non rispondere, rispondere con un messaggio statico o continuare. Imposta sempre un orario: anche un agente H24 dovrebbe avere regole diverse per la notte.
Il ritardo di risposta — quanti secondi aspettare prima di inviare — evita che l’agente sembri un bot che risponde in zero virgola. Cinque secondi cambiano la percezione senza compromettere nulla.
Azioni API: collegare l’agente a sistemi esterni
Le azioni API sono la parte più potente della configurazione. Permettono all’agente di chiamare un endpoint esterno durante la conversazione: verificare lo stato di un ordine, controllare la disponibilità, recuperare dati dal tuo backend.
Le trovi su AI Agents → Agent Studio → Managed Agents, selezionando l’agente. Per ogni azione configuri metodo HTTP (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE), URL, parametri, header, body e autenticazione (API Key, Bearer Token, Basic o nessuna). Scrivi istruzioni d’uso chiare per ciascuna azione: con più azioni configurate, l’agente deve sapere quale chiamare e quando.
- Apri l’agente in Agent Studio.
- Vai alla sezione delle azioni API e crea una nuova azione.
- Configura metodo, URL e autenticazione.
- Seleziona solo i campi di risposta che l’agente deve leggere: non passargli l’intera risposta JSON se gli servono due campi.
- Testa con valori di prova usando l’anteprima cURL integrata.
- Scrivi le istruzioni d’uso: quando chiamare questa azione, cosa fare con la risposta.
- Salva e verifica con una conversazione reale.
Tre trappole comuni. Le credenziali salvate sono in sola scrittura: non puoi rileggerle dopo il salvataggio, quindi tienile da parte. Con più azioni, l’agente può scegliere quella sbagliata se le istruzioni sono ambigue. Se l’azione richiede un dato che il cliente non ha ancora fornito, l’agente lo chiede prima di procedere — assicurati che le istruzioni lo prevedano esplicitamente.
L’endpoint deve essere HTTPS. Niente dati sensibili nel prompt. Dove monitorare l’esito: pillole di azione nella conversazione, drawer AI Response Info, card API Calls nella dashboard AI Employees.
Knowledge base: cosa sa l’agente
Puoi caricare documenti, URL o testo libero nella knowledge base dell’agente. Tutto quello che carichi diventa contesto disponibile durante la conversazione. La qualità del materiale conta: un documento mal strutturato produce risposte mal strutturate.
Carica solo quello che è rilevante per l’obiettivo dell’agente. Un agente di booking non ha bisogno delle FAQ tecniche del prodotto. Un agente di supporto non ha bisogno delle condizioni di vendita. Più materiale non significa più precisione: significa più rumore da cui l’agente deve estrarre il segnale giusto.
Test prima di attivare
Creare l’agente non lo attiva. Salvarlo nemmeno. Devi scegliere la modalità operativa e attivarla esplicitamente. Prima di farlo, testa.
GoHighLevel offre un test integrato, in entrata o in uscita sul canale che scegli. Usa questo strumento con scenari reali, non con domande ovvie. Testa i casi limite: cosa succede se il cliente chiede qualcosa fuori scope, se dà dati incompleti, se fa una domanda sui prezzi prima di essere qualificato. Questi sono i punti dove l’agente si rompe, e meglio trovarli prima dell’attivazione.
La modalità outbound — l’agente che contatta i lead in uscita — si abilita separatamente. Non dare per scontato che configurare l’agente in entrata attivi anche l’uscita.
Prova GoHighLevel
14 giorni per costruire e testare il tuo primo agente AI
Due settimane bastano per un test serio. Ecco come usarle.
- Fase 1 (giorni 1-3) — Crea il sub-account, abilita Conversation AI in Labs e costruisci il primo agente con Build with AI usando il modello Booking o Lead Capture
- Fase 2 (giorni 4-7) — Configura canali, orari e istruzioni specifiche per il tuo caso
- testa con scenari limite prima di attivare
- Fase 3 (giorni 8-14) — Attiva su un canale reale con traffico reale, monitora le conversazioni e correggi le istruzioni dove l’agente risponde fuori obiettivo
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Confronto tra le modalità di creazione agente
Scegliere tra Build with AI e configurazione manuale dipende da quanto è chiaro l’obiettivo dell’agente e da quanta personalizzazione serve dal giorno uno.
| Criterio | Build with AI | Configurazione manuale |
|---|---|---|
| Tempo di setup | 10-20 minuti | 30-60 minuti |
| Controllo sulle istruzioni | Parziale (modificabile dopo) | Completo |
| Adatto a casi standard | Sì (9 modelli predefiniti) | Sì, ma richiede più lavoro |
| Adatto a logiche custom | No (punto di partenza) | Sì |
| Azioni API configurabili | Sì (via Agent Studio) | Sì (via Agent Studio) |
| Richiede Labs attivo | Sì | No |
Dove monitorare e cosa guardare
Un agente attivo che non monitori è peggio di nessun agente: produce output che non controlli, su contatti che contano. GoHighLevel mette a disposizione tre punti di osservazione: le pillole di azione dentro ogni conversazione, il drawer AI Response Info che mostra ragionamento e azione selezionata, e la card API Calls nella dashboard AI Employees.
Controlla le conversazioni dei primi tre giorni una per una. Non delegare questo passaggio alla macchina. È l’unico modo per capire dove le istruzioni sono ambigue e dove l’agente prende decisioni che non avevi previsto. Dopo la prima settimana puoi ridurre la frequenza, ma non eliminarla. Il silenzio di un agente che risponde sempre non è salute: potrebbe essere un agente che risponde sempre sbagliato.
Per approfondire come funziona l’intera piattaforma attorno alla quale si costruisce questo tipo di automazione, la guida completa a GoHighLevel in italiano copre l’architettura generale del sistema. Se invece ti interessa capire quale tipo di bot usare prima ancora di configurarlo, l’articolo su Prompt Based vs Flow Based su GoHighLevel chiarisce quando la Conversation AI è la scelta giusta e quando serve altro. E se l’obiettivo finale è fissare call senza intervento umano, questo articolo sul chatter AI mostra come configurare esattamente quella logica.
La Conversation AI di GoHighLevel è uno strumento serio se configurata con serietà. L’agente non sbaglia mai per malfunzionamento: sbaglia per istruzioni incomplete, canali non sorvegliati e azioni API mal documentate. Ogni errore di output è un errore di input, scritto da te nella fase di configurazione. Questo è il lavoro vero: non attivare l’agente, ma costruire le guardie che lo tengono nei binari.
Domande frequenti
Posso usare la Conversation AI di GoHighLevel su WhatsApp?
Sì. WhatsApp è uno dei canali selezionabili nella scheda Channels dell’agente. Devi avere il canale WhatsApp già connesso al sub-account. L’agente risponde alle conversazioni in entrata secondo le istruzioni e l’orario che hai configurato.
La Conversation AI può prenotare appuntamenti da sola?
Sì, se hai configurato un’azione di prenotazione collegata a un calendario GoHighLevel. L’agente raccoglie i dati necessari durante la conversazione e inserisce l’appuntamento direttamente. Funziona solo con calendari interni alla piattaforma, non con Google Calendar direttamente.
Cosa succede se l’agente non sa rispondere a una domanda?
Dipende da come hai scritto le istruzioni. Senza una condizione di uscita esplicita, l’agente tenta comunque una risposta. Con una condizione di uscita ben scritta, segnala che serve un umano e interrompe le risposte automatiche su quella conversazione.
Posso collegare la Conversation AI a un sistema esterno come il mio CRM o gestionale?
Sì, tramite le azioni API in Agent Studio. Configuri l’endpoint HTTPS del tuo sistema, il metodo e l’autenticazione. L’agente chiama l’endpoint durante la conversazione e usa la risposta per rispondere al cliente. L’endpoint deve essere raggiungibile via HTTPS.
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