AI helpt boeren bij nationaal landbouwbeleid in 2026

Op 17-12-2025 liep Peter Meedendorp, voorzitter van CEJA (de Europese koepel van jonge boeren), vooraan in een boerenmars in Brussel. Niet omdat boeren graag demonstreren, maar omdat de richting van het Gemeenschappelijk Landbouwbeleid (GLB) verschuift: minder ‘gemeenschappelijk’, meer nationaal gestuurd. En dat voelt voor veel boeren als spelen op een veld waar de lijnen per land opnieuw worden getrokken.

De consequentie is groter dan een beleidsdetail. Als lidstaten straks écht meer vrijheid krijgen om landbouwgeld en regels in te vullen, dan betekent dat: andere steunpakketten, andere ecoregelingen, andere controles, andere prioriteiten. Voor Belgische landbouw en voedselproductie komt daar een praktische vraag bovenop: hoe blijf je rendabel én compliant als de spelregels per land (en soms per regio) uiteenlopen?

Mijn standpunt: als het GLB verder nationaliseert, wordt AI in de landbouw geen ‘nice to have’, maar een manier om overzicht, bewijsvoering en stuurkracht terug te krijgen. Niet om beleid mooier te praten, wel om er als bedrijf beter doorheen te navigeren.

Van ‘gemeenschappelijk’ naar ‘gefragmenteerd’: wat verandert er écht?

De kern van Meedendorps waarschuwing is helder: als de invloed verschuift van landbouwministeries naar ministeries van Financiën, verandert de dynamiek. Landbouw wordt dan één dossier in een brede budgetstrijd met regionale ontwikkeling, migratie, defensie en industriebeleid. Dat is geen complot; dat is hoe begrotingen werken.

Minder gelijke spelregels, meer nationale keuzes

Waar het GLB jarenlang draaide rond Europese kaders met nationale invulling, schuift het risico op naar structurele verschillen tussen lidstaten:

• Het ene land kan directe steun sterker beschermen, het andere land duwt harder op milieuprestaties.
• Ecoregelingen kunnen in het ene land aantrekkelijk en haalbaar zijn, en elders bureaucratisch of financieel onaantrekkelijk.
• Plattelandsmiddelen en innovatiebudgetten kunnen anders ‘gelabeld’ worden, waardoor landbouw in de praktijk minder zeker is van middelen.

Een zin die blijft hangen uit de Brusselse discussie: “We hebben een Europese markt, maar straks allemaal een ander landbouwbeleid.” Dat is precies waar het economisch wringt.

20% minder? De discussie zit in definities

In de berichtgeving valt op hoe politiek het rekensommetje is: er wordt gesproken over grote bedragen voor landbouw, maar tegelijk over een daling ten opzichte van het vorige GLB. Het probleem is niet alleen het totaalbedrag, maar vooral:

• Wat valt er precies onder ‘geoormerkt’ geld?
• Welke potten tellen mee als landbouwsteun en welke niet?
• Hoe voorspelbaar is financiering over meerdere jaren?

Voor boeren en ketenpartners is voorspelbaarheid vaak waardevoller dan een mooie headline.

Waarom dit Belgische boeren extra raakt

België is klein, open en sterk afhankelijk van export en verwerkende industrie. Dat betekent: prijsdruk komt snel binnen, en verschillen in beleid bij buren werken direct door in concurrentie.

Het gelijke speelveld is geen theorie, maar een kostprijsfactor

Als steun en verplichtingen uiteenlopen, krijg je:

• Kostprijsverschillen tussen Belgische bedrijven en concurrenten net over de grens.
• Verschillen in investeringsruimte (bijvoorbeeld emissiereducerende stalsystemen of precisielandbouwtechniek).
• Administratieve druk die zwaarder weegt op familiebedrijven met beperkte backoffice.

Net in Vlaanderen, waar ruimte schaars is en milieu- en vergunningendossiers complex zijn, is het gevaar reëel dat beleidstempo sneller is dan het aanpassingsvermogen van bedrijven.

Jonge boeren: geen apart budget is een directe rem

CEJA wijst op het ontbreken van geoormerkte middelen voor jonge boeren. Als opvolging en instroom niet expliciet beschermd worden, dan wordt modernisering indirect afgeremd. En laat modernisering nu net cruciaal zijn om klimaat-, water- en biodiversiteitsdoelen haalbaar te maken zonder de voedselproductie te breken.

AI als ‘beleidssensor’: zo maak je nationaal beleid werkbaar

De snelste manier om met versnipperd beleid om te gaan, is de vertaalslag automatiseren: van regels en doelen naar meetbare acties op het bedrijf. AI kan daarbij functioneren als een continu werkende beleidssensor: meten, voorspellen, rapporteren, bijsturen.

1) Precisielandbouw die aansluit op ecoregelingen

Als ecoregelingen per land (of regio) verschillen, heb je data nodig om te bewijzen wat je doet. AI helpt om bedrijfsvoering en bewijsvoering dichter bij elkaar te brengen:

• Taakkaarten op basis van bodem- en opbrengstdata: minder input waar het niet rendeert.
• Variabele bemesting op perceelsniveau: sturen op nitraat- en fosfaatdruk.
• Onkruiddetectie met camera’s op machines: gerichter spuiten en lagere middelenkosten.

Het voordeel voor Belgische context: veel percelen zijn relatief klein en heterogeen. AI-modellen die met hoge resolutie (drones/satelliet/veldscans) werken, leveren daar sneller winst op dan ‘gemiddelde’ adviezen.

2) Gewasmonitoring en opbrengstvoorspelling voor betere beslissingen

Als steunregimes wijzigen, schuift risico vaker terug naar het bedrijf. Dan wordt forecasting belangrijk:

• Opbrengstvoorspelling per perceel (op basis van weer, bodem, historie, NDVI/biomassa)
• Ziekte- en stressdetectie (droogte, stikstoftekort, schimmelrisico)
• Oogst- en logistiekplanning richting afnemers

Een praktische les: wie forecasts op orde heeft, onderhandelt anders. Je verkoopt niet op onderbuik, maar op bandbreedtes met waarschijnlijkheden.

3) Compliance zonder papierberg: van ‘controle’ naar continu bewijs

Wanneer beleid nationaliseert, groeit de kans op andere controlelogica: andere definities, andere drempels, andere rapportageformats. AI kan administratie verkleinen door data te hergebruiken:

• Automatische logboeken (bewerkingen, inputgebruik, weidegang, perceelsactiviteiten)
• Detectie van afwijkingen: “dit perceel wijkt af van je normale patroon, check even”
• Audit-trails: wie deed wat, wanneer, met welke input

Belangrijk: dit werkt alleen als je dataplatform op orde is (één waarheid, niet vijf Excelletjes).

Van EU naar Belgische keten: AI in supply chain optimalisatie

Als landbouwbeleid verschilt per land, reageren ook verwerkers en retailers daarop. Denk aan verschillende eisen voor duurzaamheidscertificaten, residulimieten, of rapportage rond CO₂.

AI maakt ketens flexibeler bij wisselende regels

Voor België—met sterke zuivel-, aardappel-, groente- en vleesketens—kan AI op ketenniveau helpen om sneller te schakelen:

• Scenario-planning: wat als ecoregelingen de teeltkeuze beïnvloeden?
• Vraag- en aanbodvoorspelling rond feestdagen (nu in december extra relevant): minder waste, stabielere prijzen.
• Kwaliteitsvoorspelling (bijvoorbeeld bewaarkwaliteit of sortering) op basis van perceeldata en opslagcondities.

De winst is niet alleen economisch. Als ketenpartners beter plannen, ontstaat er ruimte om duurzaamheidseisen slimmer in te passen in plaats van er last-minute ‘bovenop’ te stapelen.

Praktische routekaart: zo start je met AI onder beleidsdruk

Je hoeft geen techbedrijf te worden om AI in landbouw praktisch te gebruiken. Wat wél werkt, is klein starten met een duidelijke bedrijfsdoelstelling.

Stap 1: Kies één beleidsgevoelig doel

Kies iets dat direct raakt aan steun, verplichtingen of audits, zoals:

• stikstof- of nutriëntenplanning
• ecoregelingen rond bodembedekking/teeltrotatie
• reductie van gewasbeschermingsmiddelen
• waterbeheer en beregening

Stap 2: Leg je datagrondlaag vast

Zorg dat je minimaal dit goed hebt:

• perceelsgrenzen en teelthistorie
• inputregistratie (meststoffen, middelen, zaaizaad)
• basis bodemanalyses
• toegang tot satelliet- of dronebeelden

Stap 3: Maak outputs die je echt gebruikt

AI faalt vaak omdat het alleen dashboards oplevert. Maak het concreet:

• taakkaart voor volgende werkgang
• alert bij verhoogd ziekte- of stressrisico
• rapport dat je 1-op-1 kunt gebruiken in je bedrijfsadministratie

Stap 4: Meet effect in euro’s én in risico

Zet vooraf twee meetpunten:

• euro/ha (inputreductie, opbrengststabiliteit)
• risico-reductie (minder afwijkingen, snellere audit, minder onzekerheid bij steun)

Als je na één seizoen geen verschil ziet, stop je. Simpel.

Wat je nu al kunt doen richting 2026

De beleidsdiscussie in Brussel gaat over budgetten en structuren, maar op het erf draait het om uitvoering. Als elk land meer eigen landbouwbeleid krijgt, dan wint de boer die:

• zijn bedrijfsdata op orde heeft,
• sneller kan aantonen wat hij doet,
• beter kan voorspellen wat er komt,
• en zijn keuzes kan onderbouwen richting bank, afnemer én controle.

Dat is precies waar AI in landbouw en voedselproductie in deze serie om draait: technologie niet als speeltje, maar als gereedschap om productiever, voorspelbaarder en minder stressvol te werken.

De vraag voor 2026 is daarom niet of beleid nationaler wordt, maar: wie organiseert zijn bedrijf zó dat nieuwe regels geen verrassingen meer zijn?

Als beleid versnipperd raakt, wordt data de enige taal die overal werkt.

Wil je hiermee aan de slag, begin dan niet met ‘AI kiezen’, maar met één concrete beslissing die je volgend seizoen beter wilt nemen—en bouw vanaf daar.