EU ontbossingswet uitgesteld: zo helpt AI met compliance

Op 08-12-2025 besloot Brussel iets waar veel ketenpartijen stiekem op hoopten: de Europese ontbossingswet gaat later in en de regels worden soepeler. Grote bedrijven krijgen één jaar extra, kleinere bedrijven zelfs tot twee jaar. Dat klinkt als lucht. Maar ik vind het vooral een waarschuwing: de druk op ontbossingsvrije ketens verdwijnt niet, hij verschuift.

Dit speelt precies op het snijvlak van onze serie “AI in Energie en Duurzaamheid”. Want ontbossing is niet alleen een biodiversiteitsvraagstuk; het is ook een energie- en emissievraagstuk. Landgebruik bepaalt CO₂-uitstoot, logistieke stromen, inputgebruik en uiteindelijk de energievoetafdruk van voedselproductie. Als beleid vertraagt, heb je iets anders nodig om wél door te pakken: betere data, betere controle en slimmer beheer. En daar is AI op z’n sterkst.

Wat is er besloten en waarom schuift de EU op?

De kern: bedrijven moeten aantonen dat producten als soja, cacao en palmolie niet gelinkt zijn aan (illegale) ontbossing. In de praktijk betekent dat due diligence: herkomst vastleggen, risico’s inschatten, bewijzen bewaren en kunnen overleggen bij controle.

De EU stelt de invoering nu uit omdat het systeem in de praktijk dreigde vast te lopen:

• Kosten en werkdruk: ketens zijn complex; herkomstdata is vaak incompleet.
• Papierwerk: veel bedrijven zagen vooral administratieve groei, geen duurzaamheidswinst.
• Internationale druk: producerende landen en bedrijven vreesden handelsfrictie.

Mijn standpunt: uitstel kan tijdelijk rust geven, maar het creëert óók een gevaarlijke illusie dat je later nog wel “even” compliant wordt. De realiteit? Traceerbaarheid bouw je niet in één kwartaal. Zeker niet als je keten via handelaren, mengstromen en meerdere landen loopt.

Wat betekent dit voor Nederlandse agro- en voedselketens?

Voor Nederlandse spelers is dit geen ver-van-mijn-bed-show. Denk aan:

• Veevoerketens (importsoja en bijproducten)
• Voedselindustrie (cacao, koffie, plantaardige oliën)
• Retail en merkfabrikanten die claims doen over duurzaamheid

Het echte risico is reputatie en marktoegang

Wetgeving is één laag. De markt is een tweede laag. Grote afnemers (retail, foodservice, internationale merken) vragen steeds vaker om:

• ontbossingsvrije volumes
• auditbare herkomst
• CO₂- en landgebruikdata op productniveau

Wie daar niet in mee kan, verliest marges of contracten. Uitstel betekent dus niet “stoppen”, maar slimmer plannen.

Mengstromen: waar compliance vaak breekt

Bij soja en cacao is het mengen van stromen een klassieker. Als je niet precies weet welke volumes uit welke regio komen, wordt “ontbossingsvrij” een probabilistische gok. Dan krijg je discussies met auditors, klanten en uiteindelijk handhavers.

AI kan hier helpen door datakwaliteit en probabilistische toerekening te verbeteren, mits je het goed inricht (daarover zo meer).

Waar AI direct waarde toevoegt: van bewijsvoering naar sturing

De grootste misvatting: AI is alleen handig voor rapportages. De echte winst zit in vroeg signaleren en bijsturen, zodat je minder hoeft te repareren achteraf.

1) Satellietmonitoring: ontbossing zien voordat het een claim wordt

Satellietbeelden zijn er al jaren. Het verschil is dat AI (computer vision) het praktisch maakt:

• automatisch veranderingen in bosbedekking detecteren
• risicogebieden rond teeltpercelen volgen
• alerts sturen bij verdachte patronen

Dat is nuttig voor importeurs, maar ook voor ketenregisseurs (voercoöperaties, grote verwerkers) die leveranciers willen kwalificeren. Het voelt misschien “ver weg”, maar het is precies hoe je een keten beheersbaar maakt zonder elke factuur handmatig uit te pluizen.

2) AI voor traceerbaarheid: rommelige data bruikbaar maken

Veel compliance faalt niet door onwil, maar door data:

• percelen ontbreken
• coördinaten zijn fout
• namen van locaties verschillen per systeem
• documenten zijn pdf’s of scans

Met AI kun je:

• documenten automatisch uitlezen (OCR + taalmodellen)
• locaties normaliseren (zelfde plek, andere spelling)
• inconsistenties detecteren (bv. volume vs. opbrengstplausibiliteit)

Snippet-waardige waarheid: Compliance wordt goedkoper zodra je data niet meer handmatig hoeft te vertalen.

3) Risicoscores per leverancier: auditcapaciteit inzetten waar het telt

Niet elke leverancier is even risicovol. AI-modellen kunnen leveranciers rangschikken op basis van:

• herkomstregio en landrisico
• historische leverbetrouwbaarheid
• afstand tot ontbossingsfronten
• mate van datacompleetheid

Daarmee doe je audits en controles gerichter. En dat is belangrijk, omdat de echte bottleneck vaak niet geld is, maar tijd van mensen.

4) Van ontbossing naar energie en emissies: dezelfde datalaag

In onze serie “AI in Energie en Duurzaamheid” zien we dit patroon steeds terug: als je eenmaal grip hebt op grondstoffenstromen, kun je ook veel beter sturen op:

• transportkilometers (en dus dieselverbruik)
• energie in verwerking (planning, batch-optimalisatie)
• CO₂-footprint per product (minder schattingen, meer metingen)

Ontbossingscompliance wordt dan geen los project, maar onderdeel van integraal duurzaamheids- en energiebeheer.

Praktische aanpak: zo benut je het uitstel zonder tijd te verliezen

Uitstel is waardevol als je het gebruikt als implementatietijd, niet als pauzeknop. Dit is een aanpak die ik in de praktijk het meest werkbaar vind.

Stap 1: Maak een “ketenkaart” die klopt (niet perfect, maar eerlijk)

Breng in 2–4 weken in kaart:

• welke commodities onder de wet vallen (direct én indirect)
• via welke traders/handelaren je koopt
• waar menging plaatsvindt
• welke datavelden je nu al hebt (en welke niet)

Doel: één overzicht dat iedereen accepteert, inclusief de pijnpunten.

Stap 2: Kies je bewijsstrategie: streng waar nodig, pragmatisch waar kan

Je hebt grofweg drie niveaus:

1. Document-based (minimaal): verklaringen, certificaten, basisdocumenten.
2. Geo-based (sterker): percelen + coördinaten + herkomstverificatie.
3. Continuous monitoring (meest robuust): geo + satelliet + alerts.

Voor hoge-risico stromen (bv. uit regio’s met ontbossingsdruk) is niveau 2 of 3 praktisch onvermijdelijk.

Stap 3: Bouw een AI-geschikte datalaag (klein beginnen)

Je hoeft geen megaplatform te kopen. Begin met:

• standaardisatie van leveranciers- en productcodes
• centrale opslag van documenten
• automatische documentextractie
• een simpele risicoscore en workflow (wie checkt wat, wanneer?)

Een werkbare regel: eerst datadiscipline, dan modelcomplexiteit.

Stap 4: Koppel compliance aan inkoop en planning

De grootste versnelling ontstaat als je compliance niet bij “kwaliteit” parkeert, maar ook bij:

• inkoop (contractvoorwaarden, bonussen/malussen)
• planning (scheiden van stromen waar het echt moet)
• logistiek (minder omwegen, minder energie)

Dan wordt het een bedrijfsproces, geen papieren exercitie.

Veelgestelde vragen die ik nu vaak hoor (en mijn antwoord)

“Is ontbossingsvrij controleren niet vooral extra bureaucratie?”

Ja, als je het behandelt als rapportage-klus. Nee, als je AI inzet om datastromen te automatiseren en risico’s te sturen. Dan gaat het minder over papier en meer over ketenkwaliteit.

“Heeft AI dan geen eigen duurzaamheidsschaduw (energieverbruik)?”

Zeker. Maar in deze context is het meestal beperkt, omdat het gaat om gerichte modellen (documentextractie, beeldherkenning, scoring), niet om eindeloze trainingsruns. De energiewinst zit vooral in minder verspilling, minder transport en minder herstelwerk.

“Wat levert het concreet op?”

Drie harde uitkomsten:

• lagere audit- en handmatige controlekosten
• snellere klantacceptatie (minder discussies, betere dossiers)
• minder risico op stilvallende stromen door incomplete compliance

Wat je nu kunt doen (en waar wij kunnen helpen)

De EU heeft de klok vertraagd, maar de markt tikt door. Wie in 2026–2027 ineens moet bewijzen dat stromen ontbossingsvrij zijn, gaat merken dat de echte schaarste niet soja is, maar betrouwbare ketendata.

Als je dit kwartaal één stap zet, maak het dan deze: bouw een risicogestuurde compliance-flow met AI-ondersteunde data-extractie en een heldere ketenkaart. Dat is de fundering waarmee je later kunt opschalen naar satellietmonitoring, CO₂-boekhouding en energie-optimalisatie.

Waar kijk jij het meest tegenaan: ontbrekende herkomstdata, mengstromen, of de interne organisatie (wie is eigenaar van het probleem)?