李智勇提到的智能原生在业务、产品和技术上可能存在模糊不清的问题，导致各领域独立发展，难以实现专业领用。以阿里云为例，构建完全基于AI的公司需要涉及需求分析、开发和评审等多个步骤，并可能涉及到多个角色如老板、研发团队等。此外，虽然大型模型可能具有很高的智商，但在实际应用中仍需要人类进行引导和价值判断。因此，李智勇建议通过分解过程来解决这个问题，将涉及的需求清晰化、规范化，并根据实际情况确定需要哪些角色。



在当前数字化转型的时代，企业越来越依赖于人工智能技术，以提高效率、降低成本并提升竞争力。然而，在使用人工智能的过程中，可能会出现一些问题，例如无法理解复杂的业务场景，或者在某些特定的技术问题上存在模糊不清的问题。

在这种情况下，我们需要重新审视我们的业务和产品，确保它们能够充分利用AI的力量。为此，李智勇提出了一种解决方案：将AI应用于业务、产品和技术上，而不是将其作为孤立的存在。他强调，这需要我们进行彻底的需求分析和规划，以确保所有的决策都基于明确的事实和理由。

具体来说，这个过程可以分为以下几个阶段：
1. 需求分析：这是开始任何项目的第一步。我们需要深入理解客户的具体需求，以及这些需求如何与我们的目标相联系。在这个过程中，我们需要收集尽可能多的信息，包括客户的历史数据、竞争对手的情况、行业趋势等。
2. 规划：在完成需求分析后，我们可以开始制定详细的计划。这包括确定我们应该使用哪种类型的AI技术，以及我们需要哪些资源来支持这个计划。我们还需要考虑到项目的预算、时间表、风险等因素。
3. 实施：在规划完成后，我们可以开始实施我们的计划。在这个过程中，我们需要确保所有的员工都能够理解和接受我们的新技术，并且能够在他们的日常工作中灵活地应用它。
4. 评估：一旦我们的AI系统被成功地部署到生产环境中，我们需要对其进行持续的监控和评估。这可以帮助我们了解系统的性能，找出任何可能的问题，并及时进行调整。
5. 持续改进：最后，我们需要定期回顾我们的AI项目，并对它进行持续的改进。这可能意味着我们需要不断地学习新的技术和方法，以保持我们的系统始终处于最佳的状态。
总的来说，将AI应用于业务、产品和技术上并不是一件容易的事情，但它确实在许多方面提供了巨大的潜力。通过正确的策略和方法，我们可以有效地利用AI的力量，推动企业的进步。