收集数据部分需要详细的调查，包括追踪人类员工如何处理中断事件，以及他们的管理结果。林德布鲁姆希望这套系统通过向人类学习后，最终能被训练为自动优化行动。
开发技术
林德布鲁姆说：“我们不断地观察市场，并相信自己正开发更好的技术。”由于对可靠性的迫切需要，C.H. Robinson建立并运营自己的数据中心，若需要额外计算能力则可求助于云计算。拥有数据中心的资源让C.H. Robinson可需要的时候迅速进行调整，但依然需要利用闲置的系统进行研发。
除了灵活性外，拥有数中心还能控制隐私。林德布鲁姆强调称：“对于客户来说，我们是运输管理系统的云服务供应商。作为核心云供应商，我们拥有同样的技术，但我们知道数据在哪里，我们可以控制它，我们可以兑现为客户保密的承诺。许多人对与我们合作感到更放心。”
林德布鲁姆说：“在我们这个行业，技术是非常重要的因素。”物流和供应链领域的其他巨头也如此认为，并大量斥资研发AI解决方案。DHL希望利用自动汽车降低成本，Active Ants开发可穿戴技术以永华仓库任务，Locus Robotics开发可穿戴机器人，本田利用智能手机应用实时追踪货物。
展望未来
DHL在2016年度《Logistics Trend Radar》中预测，国内外物流领域的AI投资依然会持续增长。越来越多的公司计划加大投资，在内部研发AI应用以提供预测性分析、运营与管理、增强现实、机器人以及工业物联网服务。
对于想要利用AI复制C.H. Robinson成功经验的人，林德布鲁姆的建议是：你要尝试的很多事情可能都不会产生任何价值；你需要愿意尝试和接受快速失败；尝试用多种不同的模式解决相同的问题；多元类型测试才是关键。此外，林德布鲁姆也警告不要过度依赖AI，并鼓励公司高管明确定义AI用例。（小小）
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