Look first, then build

Morningside is a New Zealand company that coaches AI agencies. In the first half of October it sent three emails about what is working for the agencies it coaches. The material is Morningside's own and has not been checked elsewhere. Even so, it shows a pattern that keeps turning up.

The first point is about order. According to Morningside, many people start by learning to build AI agents before they have spoken to a single client. In its weekly discussion with 13 agency owners, none said they are currently selling AI development. What they sold first was an understanding of where AI actually helps a business.

The second point is that a small first step works better than a big plan. One example is a 3,000-dollar diagnostic, where the client paid for someone to look at what was broken and why. The actual build came afterwards, if at all.

Third, a demo convinces more than a proposal. When a client sees a solution working on their own work, they do not have to imagine whether it can be done.

Fourth, deals mostly come through people who already know you. According to Morningside, 38 per cent of the new deals in its programme in the third quarter came from existing relationships: past clients, colleagues and partners. Trust did not have to be built from nothing.

Fifth, it pays to look at what a company already has. Many already run Microsoft 365 or Google Workspace, and those already include AI features. Often what is missing is someone to show where to use them and to train the team.

Sixth, handover is not the finished job. AI is only useful once people use it in their own working day. That is why training and following how it is used are part of the work, not an extra.

None of this is new. A good tradesperson has always looked at how the work runs before reaching for a tool. AI does not change that order. It only makes the wrong order more expensive.

If you are wondering where to start, start with one ordinary week. What was done, who it went to, and what part of it repeats the same way every time?

Source: Morningside, newsletters of 2, 14 and 15 October 2026.

—

AI Bro Labs · https://aimarketingmandate.com
Joint Venture Finland · https://jointventurefinland.fi

Follow us:
LinkedIn · https://www.linkedin.com/in/peter-jones-3728b5424/
Facebook · https://www.facebook.com/people/AI-Marketing-Mandatecom/61592003897204/
Instagram · https://www.instagram.com/aimarketingmandate
Threads · https://www.threads.com/@aimarketingmandate
Bluesky · https://bsky.app/profile/aimarketingmandate.bsky.social
X · https://x.com/JointVentureFI
Pinterest · https://www.pinterest.com/aimarketingmandateautomation
YouTube · https://www.youtube.com/channel/UCDZeMQdDh8JhoCDdPTQecMA

Kommentit

Lähetä kommentti

Tämän blogin suosituimmat tekstit

Kysy itseltäsi yksi kysymys. Kuinka monta tuntia viime viikolla meni siihen työhön, jota kukaan ei nähnyt?

Ei asiakastapaamisiin. Ei siihen työhön, josta laskutit. Vaan siihen, mikä tapahtui ennen ja jälkeen. Sähköpostien lajitteluun. Saman tiedon siirtämiseen paikasta toiseen. Sen etsimiseen, minne kirjoitit sen asian kolme viikkoa sitten. Tarjouksen muotoiluun, jonka rungon olet kirjoittanut jo neljäkymmentä kertaa. Useimmat yrittäjät eivät tiedä vastausta. Ei siksi, etteivät he osaisi laskea, vaan siksi, että tuo työ ei näy missään. Se ei ole kalenterissa. Se ei ole laskulla. Se valuu iltoihin ja viikonloppuihin, ja koska se on aina ollut siellä, se alkaa näyttää työn luonteelta eikä sen kustannukselta. Tämä on kohta, jossa keskustelu tekoälystä yleensä menee väärään suuntaan. Puhutaan siitä, mitä kone osaa. Parempi kysymys on, mitä sinä teet sillä ajalla, joka vapautuu. Otetaan yksi esimerkki. Sanotaan, että kirjoitat viikossa kymmenen samankaltaista sähköpostia. Ne eivät ole vaikeita. Ne vain vievät aikaa, ja jokainen niistä katkaisee jonkin toisen ajatuksen. Jos jokainen vie...
Lue lisää

Lista asioista, joita ei anneta koneelle

Kun yritys alkaa käyttää tekoälyä, ensimmäinen kysymys on yleensä: mitä kaikkea tällä voi tehdä? Se on hyvä kysymys. Sen rinnalle kannattaa heti kirjoittaa toinen: mitä tällä ei tehdä? Toiseen kysymykseen on lyhyempi vastaus, ja se on tärkeämpi. Miksi lista tarvitaan Tekoäly tekee työn nopeasti. Se ei väsy, ei epäröi eikä kysy, onko tämä nyt hyvä hetki. Juuri siksi se tarvitsee rajat. Rajat eivät ole sitä varten, että kone yrittäisi rikkoa niitä. Ne ovat sitä varten, että ihminen ei kiireessä anna koneelle jotain, minkä olisi pitänyt hoitaa itse. Tyypillinen tilanne: on myöhä ilta, sähköposteja on paljon ja yksi niistä on hankala. Kone kirjoittaisi vastauksen kymmenessä sekunnissa. Silloin lista seinällä sanoo: ei tätä. Tämä kirjoitetaan itse. Mitä listalla yleensä on Jokainen yritys tekee oman listansa. Näitä asioita niissä on usein: Mikään ei mene asiakkaalle niin, ettei kukaan ole lukenut sitä. Kone saa kirjoittaa luonnoksen. Ihminen lukee ja lähettää. Hinnat j...
Lue lisää

Ensimmäinen tunti tekoälyn kanssa

Moni aloittaa tekoälyn käytön samalla tavalla. Avataan palvelu, kirjoitetaan kysymys, luetaan vastaus. Joskus tulos on yllättävän hyvä, joskus kömpelö, eikä oikein tiedä, kumpi oli sattumaa. Sen jälkeen käyttö jää usein irralliseksi. Välillä yksi sähköposti, välillä yksi somepäivitys. Työkalu on käytössä, mutta tapa puuttuu. Ensimmäisen tunnin voi käyttää toisin. Ei kikkojen opetteluun, vaan kolmeen asiaan, jotka kantavat pitkään. Ensimmäinen on asetukset. Yleisissä tekoälypalveluissa on kohta, jossa päätetään, tallentuuko keskusteluhistoria ja saako palvelu käyttää keskusteluja kehittämiseen. Se on muutaman minuutin asia. Kun sen tekee heti, ei tarvitse myöhemmin miettiä, mitä tuli kirjoitettua ja minne. Toinen on raja. Kirjoita itsellesi lyhyt lista siitä, mitä työkaluun ei laiteta: asiakkaiden henkilötiedot, salasanat, tilinumerot, keskeneräiset sopimukset. Lista ei ole epäluottamusta. Se on sama asia kuin tietää, mitkä paperit jätetään pöydälle ja mitkä laitetaan laatikkoon....
Lue lisää