AI maakt duurzame teelt haalbaar (ook zonder 100% bio)

HAK zette in 2023 een ambitieuze stip op de horizon: in 2027 alle Nederlandse groenten en peulvruchten biologisch telen. Op 19-12-2025 werd duidelijk dat die stip verschuift: 100% biologisch blijkt niet haalbaar en wordt minimaal 15% biologisch, met daarnaast teelt volgens On the way to PlanetProof.

Most bedrijven maken één denkfout bij verduurzaming: ze behandelen “bio” als een simpele aan/uit-knop. De praktijk is rommeliger. Inflatie drukt op marges, consumenten letten strenger op de kassabon, en één insectenplaag kan een hele oogst wegvagen—zoals HAK dit jaar meemaakte bij biologische tuinbonen.

Voor onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” is dit nieuws juist interessant, omdat het een eerlijk probleem blootlegt: duurzame teelt faalt zelden op intentie, maar op uitvoerbaarheid. En daar zit precies de ruimte waar AI, precisielandbouw en robotisering het verschil kunnen maken—niet door ‘bio’ te vervangen, maar door de kans op misoogst te verkleinen, inputgebruik te sturen en kosten beheersbaar te houden.

Waarom 100% biologisch strandt: het is vooral een risicoprobleem

De kern: biologisch telen vergroot variatie in opbrengst en risico. Dat is niet per se “slechter”, maar het vraagt om een andere manier van sturen.

HAK noemt drie heel concrete remmen:

• Kosten: meerkosten voor biologische teelt werden jarenlang deels opgevangen, maar door inflatie en ketenkosten loopt dat vast.
• Vraag: de groei in vraag naar biologisch blijft achter bij de verwachting.
• Teeltrisico: biologische teelt is kwetsbaarder voor bepaalde plagen/ziekten; bij HAK mislukte een volledige biologische tuinbonenoogst door insectendruk.

Die laatste factor wordt vaak onderschat. Eén misoogst is niet alleen “een slecht jaar”; het raakt:

• contractzekerheid richting telers,
• fabrieksplanning (capaciteit, energie, personeel),
• leverbetrouwbaarheid richting retail,
• en uiteindelijk de prijs die de consument betaalt.

Duurzaamheid zonder voorspelbaarheid is duur. Dat geldt voor bio, maar eerlijk gezegd ook voor bijna elke verduurzamingsstap.

“Dan maar PlanetProof”: is dat een stap terug?

Nee—als je het slim doet. PlanetProof (en vergelijkbare schema’s) is in de praktijk vaak een brug tussen gangbaar en volledig biologisch. Je kunt er sneller opschalen, meer telers meenemen en gerichter sturen op emissies, middelengebruik en bodem.

Maar het blijft een middel, geen garantie. De vraag is: hoe stuur je in het veld zo precies dat je zowel milieu-impact als uitval verlaagt?

AI en precisielandbouw: zo maak je biologische én ‘tussenvarianten’ beter stuurbaar

Het directe antwoord: AI helpt vooral door eerder te zien wat er misgaat en door gerichter in te grijpen. Dat klinkt simpel, maar in teelten waar marges dun zijn, is “eerder” vaak het verschil tussen bijsturen of afschrijven.

1) Vroege plaagdetectie met camera’s, drones en beeldherkenning

Bij insectenplagen is timing alles. Wachten tot je schade “met het blote oog” ziet, is laat.

AI-toepassingen die ik in de praktijk het vaakst zie werken:

• Beeldherkenning op bladschade (symptomen classificeren en verspreiding volgen)
• Slimme vallen (insecten tellen + trendanalyse)
• Dronebeelden die stressplekken detecteren via multispectrale indices

De winst zit in twee dingen:

1. Lokaliseren: je hoeft niet het hele perceel gelijk te behandelen.
2. Escalatie voorkomen: kleine haarden blijven klein.

Voor biologische teelt is dit extra relevant, omdat de toolbox aan correctiemiddelen kleiner is. Dan wil je geen “brandjes”, je wilt rookmelders.

2) Opbrengstvoorspelling: minder verrassingen in de fabriek en in contracten

HAK’s uitdaging is niet alleen teelt, maar ook verwerking. Een fabriek draait op planning. AI kan hier veel doen met:

• historische opbrengstdata,
• weerdata,
• bodemkaarten,
• zaaidata,
• satelliet- en veldsensoren.

Een goede opbrengstvoorspelling maakt het mogelijk om:

• contractvolumes realistischer af te spreken,
• eerder te schakelen (bijv. alternatieve herkomst of verschuiven van productie),
• de prijsdruk in de keten te verlagen door minder spoed- en uitvalkosten.

Voor telers betekent dit minder ‘alles-of-niets’-jaren. Voor verwerkers betekent het minder paniekinkoop.

3) Precisietoediening: minder middelen, meer effect

Ook buiten biologisch is de druk om gewasbeschermingsmiddelen af te bouwen hoog. Het artikel noemt dat HAK inzet op versnelde afbouw en meer proefbedrijven—logisch.

AI maakt “minder gebruiken” haalbaar via:

• variabele dosering (alleen waar nodig),
• spot spraying (alleen op onkruid),
• mechanische onkruidbestrijding met visiegestuurde schoffelrobots,
• taakkaarten op basis van biomassa- en stressmetingen.

De realiteit? Veel reductieprogramma’s stranden omdat de teler opbrengstverlies vreest. Precisielandbouw haalt juist die angst weg door controle terug te geven.

Robotisering in de akkerbouw: het stille antwoord op arbeidsdruk en precisie

Het artikel meldt dat HAK proefboerderijen uitbreidt (van één naar drie) en daar experimenteert met robotisering en digitalisering. Dat is een verstandige route, want robots lossen een probleem op dat elk jaar nijpender wordt: arbeid + timing + precisie.

Waar robots nu al het meeste opleveren

• Onkruid wieden/schoffelen in rijgewassen (precies, herhaalbaar, minder bodemverdichting)
• Scouten: autonome platforms die dagelijks waarnemen
• Gerichte toepassing van biologische middelen of mechanische ingrepen

Voor biologische teelt is robotisering niet “nice to have”, maar steeds vaker randvoorwaarde. Biologisch is arbeidsintensiever; robots kunnen die arbeid verplaatsen van handen naar techniek.

Maar let op: data is de brandstof

Robots zonder goed datamodel zijn dure machines. Het werkt pas echt als je:

• percelen strak registreert,
• teeltmomenten logt,
• waarnemingen structureel opslaat,
• en feedback koppelt aan opbrengst en kwaliteit.

Dat is precies waar AI volwassen wordt: niet in één gadget, maar in een lerend teeltsysteem.

Een praktischer duurzaamheidsstrategie: “bio waar het kan, data overal”

HAK kiest nu voor minimaal 15% biologisch, gericht op gewassen die biologisch beter te telen zijn (zoals rode bieten, zuurkool en sperziebonen), en voor de rest PlanetProof.

Dat is geen zwaktebod. Ik zie het als een volwassen strategie, mits je er één principe aan koppelt:

Maak duurzaamheid meetbaar per perceel en per handeling—en stuur erop met data.

Hoe ziet dat er concreet uit in 2026?

Als je dit als teler, verwerker of ketenpartij wilt aanpakken, werkt deze volgorde goed:

1. Begin met monitoring

   • basis: weerstation, eenvoudige veldinspecties, vaste meetmomenten
   • stap 2: satelliet/drones, slimme vallen, bodemscans

2. Vertaal data naar beslissingen

   • drempelwaarden voor plaagdruk
   • taakkaarten voor variabele bewerkingen
   • protocollen: wat doen we bij signaal X?

3. Automatiseer waar herhaling zit

   • scoutingroutes
   • mechanische onkruidbestrijding
   • spot treatment

4. Koppel terug naar resultaat

   • opbrengst, kwaliteit, uitval
   • middelen- en brandstofgebruik
   • kosten per ton product

Dit is niet alleen techniek; het is ook ketenafspraak. Wie betaalt sensoren? Wie bezit de data? Wie profiteert van lagere uitval? Als je LEADS wilt omzetten naar echte projecten, moeten die vragen vroeg op tafel.

Veelgestelde vragen die nu opkomen (en de nuchtere antwoorden)

Wordt biologisch zonder AI ooit schaalbaar?

Ja, maar trager en duurder. AI versnelt vooral het leren: je ontdekt sneller welke rassen, rotaties en maatregelen in jouw regio werken.

Betekent meer data automatisch minder gewasbescherming?

Alleen als je ook precisie-acties hebt. Meten zonder handelen is een extra administratiepost. Meten + gerichte actie is kostenreductie.

Gaan consumenten dit merken?

Op twee manieren: stabielere prijzen (minder extreme uitval) en betere beschikbaarheid. Duurzaamheid die schommelt in prijs en voorraad verliest draagvlak—zeker rond de feestdagen, wanneer budgetten krapper aanvoelen.

Wat dit HAK-nieuws ons leert over de toekomst van duurzame teelt

HAK’s bijstelling (van 100% naar 15% biologisch) is geen afwijzing van duurzaamheid, maar een signaal dat de sector de lat niet alleen hoger moet leggen—maar ook slimmer moet bouwen.

Als je één zin uit dit verhaal meeneemt, laat het deze zijn: duurzame teelt wordt pas betaalbaar als je onzekerheid systematisch verkleint. En dat is precies waar AI in landbouw, gewasmonitoring, opbrengstvoorspelling en robotisering het hardst rendeert.

Werk je aan teeltcontracten, proefbedrijven of ketenprogramma’s voor 2026? Dan is dit een goed moment om de vraag om te draaien: niet “kunnen we 100% biologisch?”, maar “welke combinatie van teeltwijze + AI-sturing levert de laagste milieu-impact per ton, met voorspelbare kosten?”

Wil je dit vertalen naar jouw situatie—per gewas, per regio, per bedrijfsmodel—dan begint het met één praktisch ding: breng je data- en beslispunten in kaart. Daar zit meestal meer winst dan mensen vooraf denken.