JPEJanssen Practical Exposure
Een praktische 0–10 score die meet hoe hard AI jouw beroep raakt. Gebouwd vanuit de praktijk. Gevalideerd tegen academisch onderzoek. Open data.
Wat is de JPE-score van jouw beroep?
Typ een beroep en zie direct de score met uitleg.
van het wervingsproces geautomatiseerd. Sneller en ingrijpender dan de bestaande AI-scores voorspelden.
Waarom JPE bestaat
Bij HappyNurse bouwde ik Aisha, een AI-recruiter die inmiddels 80% van het wervingsproces runt. Toen ik bestaande AI-impactscores bekeek, onderschatten die hoe snel en hoe diep AI recruitment daadwerkelijk veranderde.
De bestaande scores meten wat AI theoretisch kan. Maar de praktijk is complexer. Regulering, vakbonden, deeltijdcultuur, vergrijzing — dat bepaalt mee hoe snel AI een beroep raakt. In Nederland anders dan in de VS.
Dus ging ik zelf meten. JPE scoort beroepen op basis van hun praktische AI-blootstelling, niet alleen de theoretische capaciteit. Cross-gevalideerd met Felten AIOE, het meest geciteerde academische referentiekader. Het resultaat: een score die dichter bij de werkelijkheid zit.
Drie lagen, één score
Gevalideerd tegen academisch onderzoek
0.87
0.90
103
Stippellijn = perfecte overeenstemming. Punten boven de lijn: Felten scoort hoger dan JPE (AI kan het, maar het gebeurt niet). Bolgrootte = aantal banen.
Waar JPE en Felten het meest uiteenlopen
Waar JPE gebruikt wordt
Open data
Alle JPE-data is vrij beschikbaar onder CC BY 4.0. Download, gebruik, citeer.
Benieuwd naar jouw beroep?

Simon D. Janssen
Bouwt Aisha (AI-recruiter, 80% automatisering bij HappyNurse). Publiceerde de AI Impact Map: 500+ beroepen in 5 landen doorgerekend op AI-impact. Keynote spreker Werf& AI & Talent 2026.