GLB eco-regeling 2026 kiezen? Laat data en AI je helpen

Een subsidie die je bedrijfskeuzes beïnvloedt, maar waarvan de uiteindelijke beloning later nog kan schuiven: dat wringt. In december (en zeker richting kerst) maken veel landbouwers de balans op. Wat heeft deelname aan de eco-regeling dit jaar écht opgeleverd—financieel, operationeel en in rust in je hoofd? En nog belangrijker: doe je in 2026 opnieuw mee, of kies je voor meer vrijheid?

De ervaring die Boerderij beschrijft is herkenbaar: je zet maatregelen strak neer, je plant maanden vooruit, en dan blijkt de eco-premie lager uit te vallen omdat er simpelweg meer deelnemers zijn. De inspanning blijft gelijk; de vergoeding beweegt. Ik ben daar vrij stellig in: als beleid voorspelbaarheid belooft, dan moet je als ondernemer niet hoeven gokken.

Gelukkig is er een praktische uitweg. Niet door nóg meer papierwerk, maar door AI en data-gestuurde bedrijfsvoering slim te gebruiken. In deze editie van onze serie “AI in Landbouw en Voedselproductie” laat ik zien hoe je de eco-regeling en het GLB voor 2026 benadert als een beslissingsprobleem (met scenario’s), in plaats van als een administratieve last-minute puzzel.

Waarom de eco-regeling voelt als een bewegend doel

De kern is simpel: het GLB werkt met budgetten en voorwaarden die je niet volledig in de hand hebt. Je bedrijf wel. En precies daar ontstaat frictie.

Beloning kan dalen, je kosten niet

Veel maatregelen in de eco-regeling vragen:

• Extra arbeid (inmeten, registreren, beheer)
• Aanpassingen in teelt- of graslandplanning
• Kosten voor beheer of gemiste opbrengst (denk aan randen, hoekjes, extensivering)

Als achteraf het bedrag per hectare of per punt lager uitvalt, blijft jouw ‘echte’ kostprijs hetzelfde. Dat maakt deelname geen puur duurzaamheidsvraagstuk, maar ook een risicovraagstuk.

Plannen lopen vooruit op regels

De meeste bedrijven plannen teeltrotatie, mest, ruwvoer en investeringen maanden vooruit. Als voorwaarden of premiestanden laat helder worden, dan ga je sturen op onzekerheid. Dat is slecht voor:

• investeringsbeslissingen
• samenwerking in loonwerk of afzet
• mentale belasting (altijd “zit ik nog goed?”)

Eén van de duurste dingen op een landbouwbedrijf is niet diesel of kunstmest, maar onzekerheid die je planning stuk trekt.

De GLB-keuze voor 2026: vrijheid vs. voorspelbaarheid

De echte vraag is niet “doe ik mee?”, maar: welke mate van vrijheid kan mijn bedrijf missen zonder dat het geld kost?

Maak je deelname ondergeschikt aan je bedrijfsstrategie

Boerderij raakt een belangrijk punt: subsidies zijn aanvullend, niet leidend. Dat klinkt als een open deur, maar in de praktijk gebeurt het omgekeerde: maatregelen worden gekozen omdat ze punten opleveren, niet omdat ze passen.

Mijn standpunt: als een maatregel je kernlogica breekt (voer, arbeidspiek, bodemdoel, mechanisatie), dan is het zelden een goede maatregel—ook niet met subsidie.

Een eenvoudige beslisvraag die wel werkt

Gebruik deze beslisvraag voordat je ook maar één eco-activiteit aanvinkt:

1. Zou ik dit ook doen als de premie 20% lager uitvalt?
2. Kan ik dit uitvoeren zonder extra ‘brandjes’ in het seizoen?
3. Kan ik het aantonen met data die ik toch al verzamel?

Als je op twee van de drie ‘nee’ zegt, heb je een waarschuwing.

Waar AI wél direct waarde toevoegt bij GLB en eco-regeling

AI is geen knop die subsidie ‘maximaliseert’. De winst zit in iets nuchters: betere beslissingen met minder giswerk.

1) Scenario’s rekenen: premie versus opbrengst en arbeid

Een praktische toepassing is een scenario-model dat per perceel of blok doorrekent:

• verwachte opbrengst (op basis van historische data, bodemkaarten, teeltregistratie)
• kosten (input, loonwerk, brandstof, mechanisatie-uren)
• gemiste opbrengst door eco-maatregelen (bijv. bufferstroken, lagere bemesting, later maaien)
• verwachte eco-premie (met bandbreedte, bijv. -10% / -20%)

AI helpt vooral bij het inschatten van de opbrengstvariatie: niet alleen “gemiddeld”, maar “wat als het jaar tegenzit?”. Daarmee maak je de keuze robuust.

2) Percelen selecteren: niet alles hoeft ‘eco’

Veel bedrijven gaan te breed: overal een beetje. Slimmer is vaak: kies de percelen waar eco-maatregelen het minst pijn doen en het meeste opleveren.

AI kan per perceel een ‘geschiktheidsscore’ maken op basis van:

• natte plekken / erosiegevoeligheid
• bodempotentie
• afstand tot erf (arbeid)
• historische opbrengststabiliteit
• biodiversiteitskansen (randen, sloten, houtkanten)

Resultaat: je doet minder, maar beter. En je kunt het verhaal richting controle en ketenpartners makkelijker onderbouwen.

3) Bewijslast automatiseren: van administratie naar datastroom

De Gecombineerde opgave voelt vaak als een jaarlijkse piek. AI maakt er een doorlopende datastroom van:

• satellietbeelden voor gewasbedekking en beheer
• sensordata (maaien, bemesten, rijden) gekoppeld aan percelen
• foto-logging met tijd/locatie (bewijs van beheermaatregelen)
• automatische check op inconsistenties (bijv. perceelgrens vs. bewerking)

Dat scheelt geen 5 minuten, maar vaak uren én stress, vooral als je aan het eind van het jaar moet reconstrueren.

4) Voorspellen van ‘premierisico’: hoe gevoelig ben je voor daling?

Een onderschatte AI-toepassing is risicoprofilering:

• Hoeveel van je marge hangt af van GLB/eco?
• Wat gebeurt er met je cashflow als de uitbetaling later komt?
• Welke maatregelen hebben hoge ‘fixed costs’ (moeilijk terug te draaien)?

Daarmee voorkom je dat je bedrijf te afhankelijk wordt van een regeling die politiek of budgettair kan verschuiven.

Praktisch stappenplan: zo bereid je je in december/januari voor op 2026

Je hoeft geen datateam te hebben. Als je een paar bronnen op orde hebt, kun je al veel.

Stap 1 — Verzamel je basisdata (1 avond werk)

Maak één map of dashboard met:

• perceelslijst + oppervlaktes
• teelthistorie 3 jaar
• opbrengsten (ruwvoer/akkerbouw) per perceel of blok
• belangrijke beperkingen (natte hoek, structuur, afstand, natuurgrens)
• uitgevoerde eco-activiteiten 2025

Stap 2 — Reken drie scenario’s door (2 uur, maar het betaalt zich terug)

• Scenario A: premie gelijk aan verwachting
• Scenario B: premie -15%
• Scenario C: premie -25% + uitbetaling 2 maanden later

Als je deelname alleen ‘werkt’ in Scenario A, dan is het plan te fragiel.

Stap 3 — Kies eco-maatregelen die “sporen” met precisielandbouw

In onze serie zien we dat AI in precisielandbouw het beste rendeert als het bij je bestaande processen past. Denk aan:

• variabel bemesten (data sluit aan op bodem/taakkaarten)
• gerichte randen en bufferzones waar opbrengst toch al laag is
• maatregelen die je met mechanisatie-data kunt aantonen

Stap 4 — Leg vast wat je níét doet (ja, echt)

Maak een korte lijst: “dit past niet bij ons bedrijf omdat…”. Dat voorkomt dat je in maart/april alsnog ‘even’ iets toevoegt omdat het punten oplevert, waarna je het hele seizoen achter de feiten aanloopt.

Veelgestelde vragen (zoals ik ze op het erf hoor)

“Is AI niet vooral iets voor grote bedrijven?”

Nee. De drempel is vooral data-orde, niet hectares. Een kleiner bedrijf met nette registratie kan sneller waarde halen dan een groot bedrijf met versnipperde administratie.

“Moet ik dan nieuwe sensoren kopen?”

Niet per se. Je kunt al starten met perceelsdata, teeltregistratie en (gratis) satellietindicatoren in je bestaande softwareomgeving. Pas daarna beslis je of extra sensoren zinvol zijn.

“Wat als de regels weer veranderen?”

Dan wil je juist een systeem dat scenario’s en documentatie makkelijk aanpast. AI helpt je niet door regels stabiel te maken, wel door jouw besluitvorming minder kwetsbaar te maken.

Wat dit betekent voor ‘AI in Landbouw en Voedselproductie’

De eco-regeling gaat over biodiversiteit, bodem en water. AI in landbouw gaat over precisie, monitoring en optimalisatie. Combineer die twee en je krijgt iets dat wél werkt: duurzaamheidsmaatregelen die je kunt plannen, meten en aantonen zonder dat het je bedrijf lamlegt.

Als je richting 2026 één ding meeneemt, laat het dan deze zijn: behandel GLB en eco-regeling als een portfolio van keuzes met risico, rendement en uitvoerbaarheid. AI is daarbij geen modewoord, maar een rekenmachine die eindelijk ook met de realiteit van het erf rekening houdt.

Wil je je deelname aan de eco-regeling voor 2026 doorrekenen met scenario’s en percelenscores (zonder dat het een IT-project wordt)? Dan is dit hét moment om je data van 2025 op orde te zetten. Welke beslissing wil jij eind januari kunnen nemen—met rust in je hoofd én grip op je cijfers?