GLB 2028: zo maak je jouw bedrijf klaar met AI

Vanaf 2028 verandert het Gemeenschappelijk Landbouwbeleid (GLB) weer. Het nieuwe ministerie van Landbouw, Visserij, Voedselzekerheid en Natuur (LVVN) vraagt nadrukkelijk om inbreng uit de sector. Dat is geen formaliteit; wie nu mee-denkt, stuurt mee aan de spelregels van de komende jaren.

Tegelijk zit de Nederlandse agri-foodsector midden in een technologische omslag. Precisielandbouw, data uit trekkers, sensoren in de stal, AI-modellen voor oogstvoorspelling en ziektedetectie: het hoort er allemaal bij. De vraag is niet meer óf deze ontwikkelingen komen, maar hoe je ze zó gebruikt dat je bedrijf én beter draait én beter aansluit op het nieuwe GLB.

In deze blog kijk ik naar wat de veranderingen in het GLB richting 2028 waarschijnlijk gaan betekenen, en vooral: hoe je AI en slimme landbouw kunt inzetten om er voordeel van te hebben. Niet alleen om aan voorwaarden te voldoen, maar om er bedrijfseconomisch sterker uit te komen.

---

1. Wat verandert er rond het GLB – en waarom jij nú moet meedenken

De kern is helder: het GLB schuift stap voor stap van pure inkomenssteun naar beloning voor prestaties op gebied van klimaat, bodem, water, biodiversiteit en dierenwelzijn. Dat zie je nu al in de huidige ecoregelingen en conditionaliteiten, en die lijn wordt in 2028 strakker doorgetrokken.

Verwachbare lijnen richting 2028

Op basis van de Europese discussies en de Nederlandse invulling kun je een paar duidelijke trends zien:

• Meer prestatiegericht: betalingen die afhangen van aantoonbare resultaten (bijv. organische stof, broeikasgasreductie, biodiversiteitsindicatoren) in plaats van alleen maatregelen.
• Meer data-eisen: als Nederland in Brussel wil aantonen dat het GLB-geld effectief is ingezet, zijn meetbare gegevens nodig – dus ook van jouw bedrijf.
• Sterkere koppeling met klimaat en water: CO₂, methaan, lachgas, waterkwaliteit (nitraat, fosfaat) en waterbeschikbaarheid worden nog belangrijker.
• Integrale blik op het bedrijf: minder losse maatregelen, meer pakketten die raken aan teeltplan, stalmanagement, landschapselementen en meststromen.

Als LVVN nu om jouw mening vraagt, is dat hét moment om aan te geven:

• Welke eisen uitvoerbaar zijn op een doorsnee Nederlands bedrijf.
• Welke data je al verzamelt en welke niet realistisch zijn zonder steun.
• Hoe de regeling slimmer kan aansluiten op technologie die veel boeren toch al gebruiken.

Een GLB dat blind is voor digitale en AI-ontwikkelingen, wordt namelijk óf te ingewikkeld óf simpelweg onuitvoerbaar.

---

2. Waarom AI en precisielandbouw straks onmisbaar zijn voor GLB-steun

De koppeling is direct: wie zijn data niet op orde heeft, loopt straks geld mis. AI en precisielandbouw helpen precies bij dat pijnpunt: meten, vastleggen en aantonen.

Van ‘ongeveer’ naar ‘aantoonbaar’

Waar het GLB vroeger genoegen nam met oppervlaktes en een paar standaardmaatregelen, schuift het beleid naar: laat maar zien wat het effect is. Denk aan:

• Bodemorganische stof in plaats van alleen ‘niet-kerende grondbewerking’.
• Werkelijke stikstofbenutting in plaats van een generieke norm.
• Werkelijke gewasbedekking in plaats van alleen een vinkje bij groenbemester.

AI-toepassingen kunnen die vertaalslag maken van ruwe data naar GLB-bewijs:

• Satellietdata en drones die gewasbedekking, biomassatoename en stress vroegtijdig herkennen.
• Bodemsensoren die vocht, temperatuur en EC continu meten.
• Melkrobots, voerstations en mestrobots die diergezondheid en emissie-indicatoren volgen.

AI-modellen combineren deze gegevens en berekenen bijvoorbeeld:

• De verwachte stikstofopname van een perceel.
• De kans op ziekte-uitbraak bij een bepaalde gewasstand.
• De CO₂-voetafdruk per kilo product.

Dat zijn precies de soort cijfers waar een prestatiegericht GLB iets mee kan.

Minder papierwerk, meer automatische rapportage

Een ander groot voordeel: automatisering van de administratie. De meeste boeren hebben een hekel aan de papierwinkel rond GLB-aanvragen. Moderne managementsystemen kunnen:

• Gegevens uit je trekker, spuit, melkrobot en weegbrug automatisch samenbrengen.
• Werkelijke werkdieptes, hoeveelheden, locaties en tijdstippen registreren.
• Rapportages genereren die aansluiten op de GLB-voorwaarden.

Het slimme stuk is dat AI hierbij patronen herkent en fouten opvangt:

• Onlogische hectares?
• Onmogelijke hoeveelheden mest of gewasbeschermingsmiddelen?
• Ontbrekende teeltregistratie?

Het systeem kan je waarschuwen vóórdat je aanvraag de deur uitgaat. Minder kans op kortingen achteraf.

---

3. Concreet: zo kun je AI nu al inzetten richting GLB 2028

De realiteit: je hoeft geen datacentrum op je erf te bouwen. Veel bedrijven kunnen met een paar gerichte stappen klaar zijn voor de volgende GLB-periode.

3.1 Begin bij één of twee speerpunten

Mijn ervaring: bedrijven die alles tegelijk willen digitaliseren, lopen vast. Kies daarom 1–2 speerpunten die zowel bedrijfseconomisch als GLB-technisch relevant zijn, bijvoorbeeld:

• Bodem & bemesting bij akkerbouw en vollegrondsgroenten.
• Voerefficiëntie & emissies bij melkvee.
• Gewasgezondheid & middelengebruik bij fruitteelt of glastuinbouw.

Kijk vervolgens: welke AI- of datasystemen kunnen daar het meeste verschil maken? Een paar voorbeelden.

3.2 Voorbeelden op het erf

1. Oogstvoorspelling en teeltoptimalisatie
Met AI-modellen die historische opbrengstdata, weersverwachtingen en bodemsensoren combineren, kun je:

• Beter plannen hoeveel mest en gewasbescherming echt nodig is.
• Opbrengstverschillen tussen percelen zichtbaar maken.
• Eerder inspelen op droogte- of natte jaren.

Dit helpt niet alleen je marge, maar maakt het ook makkelijker om inputgebruik te onderbouwen als GLB-voorwaarde.

2. Ziekte- en plaagdetectie met beeldherkenning
Camera’s op spuit, robot of drone in combinatie met AI:

• Signaleren vroegtijdig ziek plantenbeeld of plaagdruk.
• Ondersteunen gerichte bespuitingen of mechanische bestrijding.
• Verlagen het middelengebruik aantoonbaar.

Als straks GLB-steun meer wordt gekoppeld aan reductie in chemisch gebruik, heb je met zo’n systeem harde data in handen.

3. Precisiebemesting en variabele toediening
Met taakkaarten op basis van bodemscans, opbrengstkaarten en satellietbeelden kun je:

• Stikstof, fosfaat en kali plaatsspecifiek toedienen.
• Over- en onderbemesting voorkomen.
• Kalibreren wat dit doet met opbrengst én bodemkwaliteit.

AI-algoritmen helpen om van die datastroom een praktisch bemestingsplan te maken, inclusief rapportage voor GLB en mestwetgeving.

4. Slimme staldata voor dierenwelzijn en emissies
In de veehouderij zijn veel gegevens al beschikbaar: melkproductie, herkauwactiviteit, loopgedrag, klauwgezondheid, NH₃-metingen. AI-systemen kunnen hieruit:

• Dierenwelzijnsindicatoren afleiden.
• Emissiepieken koppelen aan voer- of managementmomenten.
• Scenario’s doorrekenen voor aanpassingen in stal of rantsoen.

Als nieuwe GLB-regelingen een koppeling maken met dierenwelzijn of emissiereductie, kun je daarmee aantonen wat je daadwerkelijk presteert.

---

4. Data, privacy en regie: waar moet je scherp op zijn?

AI en GLB-data bieden kansen, maar alleen als jij zélf de regie houdt over je gegevens. De grootste fout die ik zie: boeren die lukraak alle data aan allerlei partijen geven, zonder helder contract.

Eigenaarschap van data

Voor GLB-toepassingen zijn drie vragen cruciaal:

1. Van wie zijn de ruwe data?
   Idealiter: van jou als ondernemer.
2. Wie mag gegevens analyseren en hergebruiken?
   Maak onderscheid tussen gebruik voor jouw bedrijfsadvies, voor GLB-rapportage en voor commerciële doelen van de leverancier.
3. Kun je weg, mét je data, als je van systeem wisselt?
   Dat bepaalt of je niet ‘gevangen’ raakt in één platform.

Zorg dat in overeenkomsten staat dat je:

• Inzicht houdt in welke data worden uitgelezen (trekker, robot, sensoren).
• Data kunt exporteren in een gangbaar formaat.
• Zeggenschap houdt over delen met overheden, banken of afnemers.

Transparantie richting overheid

GLB-regelingen zullen steeds vaker steunen op (semi-)automatische datalevering. Dat kan heel prettig zijn – minder administratielast – maar je wilt wél controle houden. Een paar vuistregels:

• Automatische koppelingen naar RVO of andere instanties? Alleen na jouw expliciete goedkeuring.
• Toon altijd welke gegevens worden doorgestuurd (per perceel, per diergroep, per jaar).
• Vraag je adviseur om uit te leggen welke berekeningen onder prestatie-indicatoren liggen.

De sector is terecht kritisch op ‘dataslurpers’. Maar juist daardoor is het slim om actief mee te praten met LVVN over hoe datagedreven GLB precies vorm moet krijgen.

---

5. Zo denk je als ondernemer mee met het GLB 2028

LVVN vraagt nu om input. Dat is het moment om jouw praktijkervaring en datagedreven inzichten op tafel te leggen.

Vijf concrete punten om aan te kaarten

Of je nu via een sectororganisatie, studiegroep, klankbordgroep of rechtstreeks richting ministerie reageert, deze thema’s zijn het benoemen waard:

1. Beloon aantoonbare prestaties, niet extra papierwerk
   Stimuleer regelingen waarbij bestaande bedrijfsdata gebruikt kunnen worden in plaats van aparte rapportages.

2. Ondersteun investering in sensoren en AI-systemen
   Denk aan investeringssubsidies of hogere vergoedingen voor bedrijven die hun prestaties meetbaar maken.

3. Zorg voor eenvoudige, uniforme datastandaarden
   Minder tijd kwijt aan koppelingen, meer aan daadwerkelijk boeren.

4. Maak pilots met datagedreven GLB
   Start met vrijwillige groepen die prestatiebetalingen uitproberen op basis van AI-aangestuurde metingen en modellen.

5. Verbind GLB met marktinitiatieven
   Supermarkten, verwerkers en banken vragen óók om duurzaamheidsdata. Stem GLB-indicatoren daarop af, zodat jij niet alles dubbel hoeft vast te leggen.

Waarom juist nu starten met slimme landbouw?

Wachten tot 2028 is vragen om stress. Bedrijven die nu investeren in:

• Geordende perceel- en teeltregistratie,
• Een basis aan sensoren of beelddata,
• Eén centraal managementsysteem,

hebben een enorme voorsprong als de nieuwe GLB-voorwaarden ingaan. Dan hoef je niet in één jaar én nieuwe regels te snappen én je hele datastructuur om te gooien.

---

Slot: GLB 2028 als kans voor slimme boeren

Het GLB van 2028 wordt strenger, digitaler en meer prestatiegericht. Dat voelt misschien als extra druk, maar voor ondernemers die serieus met AI en precisielandbouw aan de slag gaan, is het juist een kans. Wie zijn data kent, kan bewijzen wat hij doet – en daar beter voor beloond worden.

Binnen onze serie “AI voor Nederlandse Agri-Food: Slimme Landbouw” zie je telkens hetzelfde patroon terug: bedrijven die hun beslissingen baseren op feiten en modellen, zijn weerbaarder. Tegen grilliger weer, tegen prijsdruk, en straks ook tegen complexere regels.

De vraag is dus niet of AI een plek krijgt in het GLB, maar hoe jij zorgt dat het vóór je werkt, niet tégen je. De eerste stap: kritisch meekijken met de plannen van LVVN en tegelijk op je eigen bedrijf de basis leggen voor datagedreven, slimme landbouw.

---