📈 economics

How Artificial Intelligence (AI) Affects Sustainable Economic Growth in the Jordanian Industrial Sector

Deze studie toont empirisch aan dat de adoptie van kunstmatige intelligentie de duurzame economische groei in de Jordaanse industriële sector positief stimuleert, waarbij organisatorisch leren dient als een significante partiële mediator in deze relatie.

Oorspronkelijke auteurs: Ahmad Eyadat, Anas Kanaan, Tariq Talafha, Odai Mansour, Saed Mustafa, Amro Alamaren, Oualid Ali

Gepubliceerd 2026-07-08

📖 5 min leestijd🧠 Diepgaand

CC BY 4.0

Oorspronkelijke auteurs: Ahmad Eyadat, Anas Kanaan, Tariq Talafha, Odai Mansour, Saed Mustafa, Amro Alamaren, Oualid Ali

Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer

Het Grote Plaatje: AI als een Supermotor

Stel je de industriële sector in Jordanië (fabrieken, productiebedrijven, etc.) voor als een vloot vrachtwagens die goederen proberen te bezorgen. De onderzoekers wilden weten: Als we een hoogtechnologische, zelfrijdende motor (Artificiële Intelligentie) in deze vrachtwagens plaatsen, zullen ze dan sneller rijden, minder brandstof verbruiken en langer meegaan (Duurzame Economische Groei)?

Het antwoord uit de studie is een volmondig ja, maar met een zeer belangrijke kanttekening. Het gaat niet alleen om het installeren van de motor; het gaat om het hebben van een chauffeur die weet hoe hij hem moet gebruiken.

De Personages

Om de studie te begrijpen, denk aan drie hoofdpersonages:

Artificiële Intelligentie (AI): De Hoogtechnologische Motor. Het is een krachtig hulpmiddel dat verkeer kan voorspellen, routes kan optimaliseren en problemen kan oplossen voordat ze gebeuren. Het genereert een enorme hoeveelheid data en inzichten.
Organisatorisch Leren: De Rijschool voor de Chauffeur. Dit is het vermogen van een bedrijf om te leren, kennis te delen en zich aan te passen. Het is het team dat in de cabine zit, de data van de motor leest en uitzoekt hoe ze samen beter kunnen rijden.
Duurzame Economische Groei: De Bestemming. Dit gaat niet alleen over het maken van een snelle winst vandaag; het gaat erom dat het transportbedrijf decennia lang in bedrijf blijft, gestaag groeit en efficiënt is zonder op te branden.

Wat de Onderzoekers Deden

Het team heeft 120 managers ondervraagd van industriële bedrijven in Jordanië. Dit waren ervaren leiders (velen met meer dan 10 jaar ervaring en gevorderde diploma's) die hun zaken van binnen en buiten kenden. Ze stelden hen vragen over:

Hoeveel ze AI gebruiken.
Hoe goed hun bedrijf leert en kennis deelt.
In ho welke mate hun bedrijf is gegroeid en efficiënter is geworden.

Ze gebruikten een statistische methode (zoals een geavanceerde rekenmachine) om te zien hoe deze drie zaken met elkaar verbonden zijn.

De Drie Belangrijkste Bevindingen (Het "Wat Er Gebeurde")

1. AI Maakt Je een Betere Leerling (H1)

De Bevinding: Wanneer bedrijven met AI beginnen, leren ze sneller.
De Analogie: Denk aan AI als een super-tutor. Voorheen moest een manager misschien raden waarom een machine kapot ging. Nu vertelt de AI precies waarom, laat de patronen zien en suggereert een oplossing. Dit dwingt het hele team om nieuwe dingen te leren en die kennis te delen. De studie vond een sterke link: Meer AI = Beter Leren.

2. Leren Leidt tot Langetermijnsucces (H2)

De Bevinding: Bedrijven die goed zijn in leren, groeien beter en blijven langer bestaan.
De Analogie: Een chauffeur die blijft gaan naar de rijschool en nieuwe routes leert, zal altijd efficiënter zijn dan iemand die elke dag op dezelfde manier rijdt. Wanneer een bedrijf leert, wordt het innovatiever en efficiënter, wat leidt tot Duurzame Economische Groei.

3. AI Helpt Direct bij Groei (H3)

De Bevinding: Zelfs zonder naar leren te kijken, helpt AI bedrijven direct om te groeien.
De Analogie: Alleen al het plaatsen van de Supermotor in de vrachtwagen maakt hem direct sneller en brandstofefficiënter. AI automatiseert saaie taken en vermindert verspilling, wat de winst direct een boost geeft.

Het Geheime Ingrediënt: De "Brug" (Mediatieregeling)

Dit is het belangrijkste deel van het paper. De onderzoekers ontdekten dat Organisatorisch Leren fungeert als een brug of een vergrootglas.

De Analogie: Stel je voor dat je een krachtige Zaklamp (AI) hebt.
- Als je de zaklamp alleen op een muur schijnt, helpt het een beetje (Direct Effect).
- Maar, als je een Team van Ontdekkingsreizigers (Organisatorisch Leren) hebt die weten hoe ze het licht moeten lezen, het terrein in kaart moeten brengen en de kaart met iedereen moeten delen, dan wordt de zaklamp ongelooflijk krachtig.
Het Resultaat: De studie vond dat AI op twee manieren helpt bij groei:
1. Direct: Het maakt dingen sneller.
2. Indirect (De Brug): Het geeft bedrijven nieuwe informatie, waar ze van leren, wat hen vervolgens nog slimmer en succesvoller maakt.

De studie noemt dit "Partiële Mediatie." Dit betekent dat AI op zichzelf al geweldig is, maar dat het nog krachtiger wordt wanneer het bedrijf weet hoe het van de technologie moet leren.

Waarom Dit Belangrijk is voor Jordanië

Het paper benadrukt dat terwijl veel studies kijken naar rijke landen met perfecte technologie, deze studie keek naar Jordanië, een opkomende economie.

De Les: Om te kunnen slagen in de moderne wereld, kunnen Jordaanse fabrieken niet alleen de "Supermotor" (AI) kopen en op het beste hopen. Ze moeten ook de "Rijschool" (Organisatorisch Leren) opbouwen.
Het Advies: Managers moeten investeren in het trainen van hun mensen om de data te begrijpen die AI hen geeft. Beleidsmakers moeten programma's ondersteunen die digitale vaardigheden en kennisdeling onderwijzen.

Wat de Studie Niet Zei (Beperkingen)

De auteurs waren eerlijk over wat ze niet konden bewijzen:

Momentopname: Ze namen een "foto" van de bedrijven op één specifiek moment. Ze hebben de bedrijven niet over 5 of 10 jaar gevolgd om te zien of de groei eeuwig standhoudt.
Alleen Jordanië: De resultaten zijn specifiek voor de Jordaanse industriële sector. Andere landen of andere soorten bedrijven (zoals ziekenhuizen of scholen) kunnen andere resultaten laten zien.
Zelfrapportage: De gegevens kwamen van managers die vragenlijsten invulden. Het is mogelijk dat zij iets te optimistisch waren over hun eigen succes.

Samenvatting in Eén Zin

Artificiële Intelligentie is een krachtig hulpmiddel dat de Jordaanse industrie helpt groeien, maar het werkt het best wanneer bedrijven die technologie gebruiken om hun teams te leren hoe ze samen kunnen leren, zich aanpassen en innoveren.

Technische Samenvatting: Kunstmatige Intelligentie en Duurzame Economische Groei in de Jordaanse Industriële Sector

Probleemstelling
Hoewel Kunstmatige Intelligentie (KI) algemeen wordt erkend als een transformatieve kracht voor de Vierde Industriële Revolutie, bestaat er een aanzienlijke empirische kloof met betrekking tot de impact ervan op duurzame economische groei binnen opkomende economieën. De bestaande literatuur richt zich voornamelijk op ontwikkelde landen met volwassen technologische infrastructuren, waardoor een leemte ontstaat in het begrip van hoe KI functioneert in contexten die worden gekenmerkt door variërende institutionele omgevingen en technologische gereedheid. Bovendien heeft eerder onderzoek grotendeels de directe link tussen de adoptie van KI en organisatorische prestaties onderzocht, waarbij vaak de specifieke organisatorische mechanismen — zoals processen van kennisconversie — werden genegeerd die de vertaling van KI-investeringen naar duurzame economische resultaten bemiddelen. Deze studie adresseert deze hiaten door het Jordaanse industriële segment te onderzoeken, met als doel vast te stellen hoe de adoptie van KI de duurzame economische groei beïnvloedt en om de bemiddelende rol van organisatorisch leren in deze relatie te identificeren.

Methodologie
De studie maakt gebruik van een kwantitatief, cross-sectioneel onderzoeksontwerp dat gebaseerd is op een deductieve strategie. Het theoretische kader integreert drie afzonderlijke theorieën:

Resource-Based View (RBV): Stelt KI voor als een strategische, waardevolle, zeldzame en niet-vervangbare hulpbron.
Dynamic Capabilities Theory (DC): Stelt dat organisaties hun middelen moeten herconfigureren om zich aan te passen aan veranderende omgevingen.
Endogenous Growth Theory (EGT): Koppelt langetermijn economische groei aan technologische innovatie en kennisgeneratie.

Gegevens werden verzameld via gestructureerde vragenlijsten onder 120 managers binnen industriële organisaties in Jordanië. De steekproef werd geselecteerd via doelgerichte steekproeftrekking (purposive sampling) om ervoor te zorgen dat respondenten over relevante ervaring beschikten met KI en organisatiestrategie. De enquête maakte gebruik van een 5-punts Likert-schaal om drie latente constructen te meten: Adoptie van Kunstmatige Intelligentie (Onafhankelijke Variabele), Organisatorisch Leren (Bemiddelende Variabele) en Duurzame Economische Groei (Afhankelijke Variabele).

De data-analyse werd uitgevoerd met behulp van Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) via SmartPLS versie 4. Deze methode werd gekozen vanwege de geschiktheid voor kleinere steekproeven en complexe predictieve modellen waarbij bemiddeling (mediatie) betrokken is. De analyse verliep in twee fasen:

Beoordeling van het Meetmodel: Evaluatie van indicatorbetrouwbaarheid (factorladingen > 0,7), interne consistentie (Cronbach's Alpha en Composite Reliability > 0,7), convergentievaliditeit (AVE > 0,5) en discriminante validiteit (HTMT < 0,85).
Beoordeling van het Structurele Model: Onderzoek naar padcoëfficiënten, $R^2$ (determinatiecoëfficiënt), $Q^2$ (predictieve relevantie) en gebootstrapt betrouwbaarheidsintervallen (5.000 resamples) om hypothesen en bemiddelende effecten te testen.

Belangrijkste Resultaten
De empirische analyse leverde de volgende statistisch significante bevindingen op:

H1 Ondersteund: De adoptie van KI heeft een sterke positieve invloed op organisatorisch leren ( $\beta = 0,612, p < 0,001$ ). De adoptie van KI verklaart 37,5% van de variantie in organisatorisch leren.
H2 Ondersteund: Organisatorisch leren beïnvloedt duurzame economische groei positief ( $\beta = 0,487, p < 0,001$ ).
H3 Ondersteund: De adoptie van KI heeft een directe positieve impact op duurzame economische groei ( $\beta = 0,321, p < 0,001$ ).
H4 Ondersteund: Organisatorisch leren fungeert als een partiële mediator in de relatie tussen de adoptie van KI en duurzame economische groei. Het indirecte effect was significant ( $\beta = 0,298, p < 0,001$ ).

Het model vertoonde een sterke verklarende kracht, waarbij de adoptie van KI en organisatorisch leren gezamenlijk 58,1% van de variantie in duurzame economische groei verklaren ( $R^2 = 0,581$ ). De predictieve relevantie ( $Q^2$ ) werd bevestigd voor beide endogene constructen.

Belangrijkste Bijdragen
Het artikel levert drie primaire bijdragen aan de bestaande literatuur:

Contextuele Uitbreiding: Het biedt empirisch bewijs uit een opkomende markt (Jordanië), waardoor de geografische reikwijdte van KI-onderzoek wordt uitgebreid buiten ontwikkelde economieën en het gebrek aan studies in ontwikkelingscontexten met afwijkende institutionele omgevingen wordt geadresseerd.
Identificatie van Mechanismen: Het identificeert en valideert organisatorisch leren als een cruciaal bemiddelend mechanisme. De studie toont aan dat KI niet enkel waarde genereert door automatisering; de economische impact wordt aanzienlijk versterkt wanneer organisaties over de capaciteit beschikken om de door KI gegenereerde kennis te verwerven, te verspreiden, te interpreteren en toe te passen.
Theoretische Integratie: Het integreert succesvol RBV, Dynamic Capabilities en Endogenous Growth Theory om het pad van technologische adoptie naar duurzame economische groei te verklaren, wat de visie versterkt dat strategische middelen (KI) complementaire capaciteiten (leren) vereisen om superieure prestaties te leveren.

Betekenis en Claims
De auteurs stellen dat de studie concrete inzichten biedt voor managers en beleidsmakers in opkomende economieën met betrekking tot digitale transformatie. De bevindingen suggereren dat om de productiviteits- en innovatievoordelen van KI volledig te benutten, industriële organisaties deze technologieën moeten inbedden in robuuste processen van organisatorisch leren. De studie stelt dat duurzame economische groei niet uitsluitend het resultaat is van technologische investeringen, maar wordt gedreven door de interactie tussen technologie en het vermogen van de organisatie om data om te zetten in bruikbare kennis.

In de praktijk betoogt het artikel dat managers een cultuur van kennisdeling en continu leren moeten cultiveren om de investeringen in KI te maximaliseren. Voor beleidsmakers ondersteunt de studie de ontwikkeling van nationale strategieën die tegelijkertijd digitale infrastructuur promoten en de bijscholing van de beroepsbevolking op het gebied van organisatorisch leren en digitale geletterdheid. De studie concludeert dat hoewel KI een krachtige drijfveer voor groei is, de effectiviteit ervan afhankelijk is van het leervermogen van de organisatie, waardoor de ontwikkeling van deze capaciteiten een strategische noodzaak is voor duurzame industriële ontwikkeling in Jordanië en soortgelijke opkomende economieën.

Beperkingen
De auteurs erkennen verschillende beperkingen: het cross-sectionele karakter van de gegevens verhindert definitieve causale gevolgtrekkingen; de focus is beperkt tot de industriële sector in Jordanië, wat de generaliseerbaarheid naar andere sectoren of landen beperkt; de afhankelijkheid van zelfgerapporteerde enquêtegegevens introduceert potentiële 'common method bias'; en de studie onderzoekt slechts één mediator (organisatorisch leren), waarbij andere potentiële variabelen zoals innovatiecapaciteit of absorptievermogen (absorptive capacity) buiten beschouwing worden gelaten.