Mercosur: zo bescherm je boeren met AI-monitoring

Op 16-12-2025 stemde het Europees Parlement in met extra landbouwbescherming rond het Mercosur-handelsverdrag. De kern: importplafonds (zogeheten safeguards) moeten voorkomen dat de EU-markt overspoeld wordt met goedkoper vlees uit Argentinië, Brazilië, Paraguay en Uruguay. Concreet gaat het om limieten zoals 1,5% van de EU-productie voor rundvlees en 1,3% voor kip.

Voor Belgische landbouwers en voedingsbedrijven voelt dit niet als ver-van-mijn-bed: handelsakkoorden drukken direct op prijzen, afzet, consumentenverwachtingen en op de vraag of de Europese lat voor duurzaamheid en dierenwelzijn ook echt wordt bewaakt. En daar zit precies het pijnpunt: quota op papier zijn één ding; controle in de praktijk is iets anders.

In deze editie van onze reeks “AI in Landbouw en Voedselproductie” neem ik een duidelijke stelling in: als de EU Mercosur openzet, kan ze landbouwbescherming alleen serieus nemen met datagedreven handhaving. AI is daarbij geen gadget, maar de enige schaalbare manier om stromen, claims en risico’s in de keten te monitoren.

Wat betekenen de Mercosur-safeguards echt?

De safeguards zijn bedoeld om Europese boeren te beschermen tegen een plotse importgolf. Dat werkt alleen als twee voorwaarden kloppen: (1) de plafonds zijn slim ontworpen en (2) de naleving is meetbaar en afdwingbaar.

De afspraken waar nu politiek draagvlak voor is, leggen dus grenzen op productniveau. Denk aan rund en kip, twee sectoren waar prijsdruk en marges al krap zijn. In België komt daar nog een realiteit bij: veel bedrijven draaien in contractketens met vaste kwaliteitsnormen, terwijl de retail tegelijk met prijsacties strooit. Een extra “goedkope” stroom van buiten de EU kan dat evenwicht snel verstoren.

Quota zijn geen garantie voor eerlijke concurrentie

Een importplafond zegt niets over productiestandaarden. In het publieke debat duiken dan ook vragen op over het gebruik van bepaalde groeibevorderaars of voederadditieven en over residunormen. Je hoeft daar niet eens een oordeel over te vellen om het probleem te zien: zodra consumenten en afnemers twijfelen, ontstaat er reputatierisico voor de hele vlees- en voedingsketen.

Mijn ervaring met ketendigitalisering is dat veel bedrijven denken: “We hebben certificaten, dus het zit goed.” Maar certificaten zijn momentopnames. Handel is continu. De keten is continu. Dan moet monitoring dat óók zijn.

Waarom dit akkoord juist nú relevant is voor België

Handelsakkoorden komen bovenop een stapel dossiers die Belgische land- en tuinbouw in 2025 al voelt: kostprijsstijgingen, strengere milieukaders, druk op vergunningen, en tegelijk de vraag naar transparantie vanuit verwerkers en consumenten.

Mercosur raakt België op drie plekken tegelijk:

1. Prijsdruk in dierlijke ketens (rund en pluimvee) en indirect op voeder- en bijstromen.
2. Concurrentie op duurzaamheidsclaims: “duurzaam” wordt pas een voordeel als je het hard kunt maken.
3. Complexere supply chains: meer herkomstlanden betekent meer variatie in risico’s, controles en dataformaten.

En laat net dát het terrein zijn waar AI sterk in is: patronen zien in rommelige data, risico’s prioriteren, en afwijkingen sneller detecteren dan een mensenteam ooit kan.

AI als ‘handhavingsmotor’ voor landbouwbescherming

De snelste winst van AI in dit dossier zit niet op het veld, maar in de keten: monitoring, verificatie en vroegtijdige waarschuwingen.

1) Slimme import- en marktmonitoring (predictive analytics)

Als import van rundvlees maximaal 1,5% van de EU-productie mag zijn, wil je niet pas na maanden ontdekken dat volumes of productmixen verschuiven. Met AI-gedreven marktmonitoring kan je:

• importvolumes en -categorieën continu volgen (per haven, per producttype, per verwerker)
• prijsbewegingen koppelen aan volumeverschuivingen
• scenario’s draaien: wat doet +0,2% extra import met boerderijprijzen in België?

Praktisch voorbeeld (ketenbedrijf): een Belgische vleesverwerker kan AI gebruiken om aankoopcontracten te plannen op basis van verwachte prijsdruk, in plaats van reactief bij te sturen wanneer de noteringen al gezakt zijn.

2) Traceerbaarheid die niet stopt bij een pdf-certificaat

Veel traceerbaarheid blijft steken in documenten. AI kan hier een laag bovenop zetten door inconsistenties te zoeken:

• herkomstclaims versus logistieke routes
• slacht- en productiedata versus exportvolumes
• afwijkende patronen in residutesten of inspectieresultaten

Een bruikbare aanpak is een risicoscore per partij: hoe hoger de score, hoe intensiever je bemonstert of auditeert. Dat is geen wantrouwen, dat is efficiënt toezicht.

3) Remote sensing en landgebruik: ontbossings- en duurzaamheidsrisico’s

In discussies rond Zuid-Amerikaanse landbouw duikt ontbossing vaak op. Als je als EU (of als Belgische afnemer) duurzaamheidsvoorwaarden serieus neemt, heb je nood aan objectieve, schaalbare verificatie.

AI kan satellietbeelden en landgebruiksdata analyseren om:

• recente veranderingen in landbedekking te detecteren
• risicozones rond beschermde natuur te markeren
• leveranciers te clusteren op risicoprofiel

Voor Belgische voedingsbedrijven die exporteren of leveren aan retailers met strenge due diligence-eisen, kan dit het verschil maken tussen “we denken dat het oké is” en “we kunnen het aantonen”.

Wat kunnen Belgische boeren en coöperaties vandaag al doen?

Je hebt Mercosur niet in de hand. Je competitiviteit wél. De slimste reactie is niet alleen protesteren of afwachten, maar je ketenpositie versterken met data.

Stap 1: Maak je eigen kostprijs en duurzaamheid ‘machineleesbaar’

Veel bedrijven hebben data, maar in losse silo’s: boekhouding, voeder, stalregistratie, dierenarts, energie. AI werkt pas goed als je basis op orde is.

Checklist voor de eerste 30 dagen:

• breng databronnen in kaart (waar zit wat?)
• definieer 10 kern-KPI’s (kostprijs/kg, voederconversie, antibioticagebruik, CO₂ per eenheid, uitval, etc.)
• zorg voor consistente definities (één waarheid)

Stap 2: Onderhandel met feiten, niet met gevoel

Als importdruk stijgt, worden contracten scherper. Boeren die hun prestaties kunnen onderbouwen, staan sterker.

Denk aan:

• voorspellende voederplanning (AI op voederprijzen en rantsoenefficiëntie)
• gezondheidssignalen vroeg detecteren (sensoren + AI)
• leverbetrouwbaarheid verbeteren (minder uitval, stabielere groei)

Dit zijn geen “nice-to-haves”. Het zijn onderhandelingsargumenten.

Stap 3: Werk ketenbreed aan één datataal

Coöperaties en producentenorganisaties in België hebben hier een voordeel: schaal. Als je als groep dezelfde datastandaarden gebruikt, kan je:

• benchmarken zonder eindeloze Excel-rondes
• sneller aantonen dat je voldoet aan afnemerseisen
• collectief investeren in AI-tools (goedkoper per bedrijf)

Mijn overtuiging: de volgende stap in landbouwbescherming is niet alleen politiek, maar ook datacoördinatie.

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

“Gaan die importplafonds onze markt echt beschermen?”

De plafonds dempen pieken, maar lossen structurele concurrentie niet op. Bescherming zonder monitoring is symboliek. Je hebt data nodig om te zien wat er echt gebeurt.

“Is AI niet vooral iets voor grote voedingsmultinationals?”

Nee. De tools worden goedkoper en toegankelijker. Boeren en KMO’s kunnen starten met eenvoudige toepassingen: prijsprognoses, gezondheidsalarmen, automatische rapportering voor audits.

“Moeten we dan alles delen met afnemers of overheid?”

Niet alles. De kunst is datadeling met grenzen: alleen wat nodig is voor verificatie en contractafspraken. Dat kan met duidelijke governance, rollen, en waar nodig geanonimiseerde data.

De echte inzet: vertrouwen in voedselketens

Mercosur draait officieel om handel. In de praktijk gaat het over vertrouwen: vertrouwen dat importquota kloppen, dat standaarden worden nageleefd, en dat Belgische boeren niet het onderspit delven door een controlekloof.

Daarom past dit dossier perfect in AI in Landbouw en Voedselproductie. AI helpt niet alleen om meer te produceren, maar vooral om complexiteit beheersbaar te maken: van herkomstcontrole tot marktprognoses en van duurzaamheidsbewijzen tot ketenrisico’s.

Als je in België actief bent in landbouw of food, is dit een goed moment om één vraag hardop te stellen: als importstromen veranderen, hebben we dan realtime zicht op wat dat betekent voor prijs, risico en duurzaamheid — of kijken we pas achteraf in de achteruitkijkspiegel?

Wie landbouw wil beschermen, moet de keten kunnen meten. Zonder meetbaarheid is beleid een persbericht.

Wil je als bedrijf of organisatie weten waar je het snelst kunt starten met AI voor ketenmonitoring (zonder maanden IT-traject)? Begin klein: één productstroom, één risicomodel, één dashboard. Zodra dat draait, schalen gaat vanzelf.