GLB-pilots, AI en beleid: zo wordt landbouw echt slim

In 2025 zijn 22 GLB-pilots afgerond. In die pilots hebben boeren, collectieven en adviseurs in opdracht van het ministerie van LNV (nu LVVN) nieuwe maatregelen en werkwijzen voor het Gemeenschappelijk Landbouwbeleid (GLB) ontwikkeld en getest. Innovatieve vergroeningsmaatregelen, nieuwe vormen van beloning, datagedreven monitoring: het zat er allemaal in.

Toch weet iedereen op het erf hoe frustrerend het kan zijn als de uitkomsten van zulke pilots verdwijnen in een la in Den Haag. Veel werk, veel data, weinig zichtbare verandering. BoerenNatuur en LTO Nederland publiceren daarom een handreiking om de verbinding tussen GLB-pilots en beleid te verbeteren. En precies daar ligt ook een kans voor AI en slimme landbouw in Nederland.

In deze blog laat ik zien:

• waarom die nieuwe handreiking belangrijk is voor jouw bedrijf;
• hoe GLB-pilots, AI en precisielandbouw elkaar kunnen versterken;
• welke concrete stappen je nu al kunt zetten om klaar te zijn voor het volgende GLB-tijdvak.

1. Wat doen die GLB-pilots nu eigenlijk voor de boer?

De korte versie: GLB-pilots testen in de praktijk hoe landbouw groener, datagedreven en economisch houdbaar kan worden, vóórdat regels worden vastgelegd in Brussel en Den Haag.

Van proef naar praktijk

In de 22 pilots die in 2025 zijn afgerond, zie je grofweg drie typen vernieuwing:

1. Nieuwe vergroeningsmaatregelen
   Denk aan meerjarige kruidenrijke akkerranden, plas-dras voor weidevogels, strokenteelt of precisiebemesting met drones. Boeren testen wat werkt op zand, klei of veen, wat het kost en wat het ecologisch oplevert.

2. Nieuwe manieren van belonen
   Niet meer alleen betalen per hectare, maar ook voor resultaten: meer insecten, hogere bodembiologie, minder uitspoeling. Hier sluiten AI-toepassingen perfect op aan, omdat je effect beter kunt meten met satellietbeelden, sensoren en modellen.

3. Nieuwe werkwijzen en organisatievormen
   Boeren werken samen in collectieven of regio’s, delen data, stemmen beheer af met waterschappen en provincies. Daarbij hoort ook slimmer gebruik van digitale platforms en besluitondersteunende systemen.

De handreiking van BoerenNatuur en LTO gaat er juist over hoe deze lessen snel en gericht hun weg vinden naar beleid, zodat succesvolle pilots leiden tot minder papierwerk, duidelijkere ecoregelingen en betere vergoedingen.

2. Waarom beleid, data en AI elkaar nodig hebben

Als we het hebben over AI in de Nederlandse agri-food sector, komt vaak direct de technologie ter sprake: satellieten, drones, voorspellende modellen. Maar zonder passend beleid en duidelijke spelregels blijft dat allemaal losse techniek.

De driehoek: boer – data – beleid

Voor een toekomstbestendig GLB heb je drie dingen nodig die elkaar versterken:

• Boerenkennis en praktijkervaring: wat werkt op het land, wat is haalbaar qua arbeid en kosten?
• Data en AI: objectieve informatie over opbrengst, bodemkwaliteit, biodiversiteit, emissies.
• Beleid en beloning: stabiele regels en heldere vergoedingen die goed gedrag ondersteunen.

De 22 GLB-pilots zitten precies op het snijvlak van die drie. Ze laten zien:

• welke data je minimaal nodig hebt om bijvoorbeeld een ecoregeling eerlijk uit te voeren;
• hoe AI-modellen fouten kunnen verminderen bij controles (minder fysieke inspecties, meer digitale verificatie);
• welke indicatoren praktisch zijn voor boeren (bijv. bodembedekking in % of aantal maaibeurten) in plaats van onmeetbare abstracte doelen.

De handreiking helpt beleidmakers om deze inzichten systematisch op te pakken. Voor jou als boer of adviseur betekent dat: hoe beter je data en AI nu organiseert, hoe sterker je positie in toekomstige GLB-onderhandelingen.

3. Voorbeelden: hoe GLB-pilots slimme landbouw en AI gebruiken

Om het concreet te maken, hieronder een paar typische toepassingen die je in GLB-pilots ziet terugkomen, en die naadloos passen bij slimme landbouw.

3.1 Oogstvoorspelling met satellietdata

AI-modellen kunnen op basis van historische opbrengsten, weersdata en actuele vegetatie-indexen (zoals NDVI) al vroeg in het seizoen een oogstvoorspelling maken. In pilots wordt onderzocht hoe je:

• risico’s op lage opbrengsten beter kunt inschatten;
• teeltplannen kunt aanpassen (bijvoorbeeld eerder schakelen naar een vanggewas);
• verzekeringsproducten en GLB-steun beter kunt afstemmen op werkelijke risico’s.

Wanneer beleid dit soort datagedreven inzichten erkent, kunnen vergoedingen dichter bij de realiteit komen te liggen in plaats van grove gemiddelden per regio.

3.2 Ziekte- en plaagdetectie in ecoregelingen

Bij veel ecoregelingen speelt gewasgezondheid een rol. AI maakt het mogelijk om:

• ziekten als phytophthora of roest vroegtijdig op te sporen via dronebeelden;
• plaagdruk van bijvoorbeeld luizen of kevers automatisch te tellen met cameravallen;
• spuitmomenten en dosering te optimaliseren.

GLB-pilots testen bijvoorbeeld of twee dingen tegelijk kunnen:

1. Minder chemie door precies gericht te spuiten.
2. Hogere opbrengststabiliteit doordat ziekten eerder worden herkend.

Als beleid deze aanpak accepteert als bewijs, kan een boer aantonen dat hij milieuvriendelijker werkt zonder dat de productie instort. Dat vraagt wél om duidelijke richtlijnen over dataopslag, privacy en controle – precies het soort zaken waar de handreiking richting aan geeft.

3.3 Precisielandbouw en resultaatbeloning

Een ander terugkerend thema in GLB-pilots is het koppelen van precisielandbouw aan beloning voor echte resultaten.

Voorbeelden:

• Variable rate bemesting met GPS en taakkaarten, waardoor stikstofverliezen met 20–30% kunnen dalen.
• Bodemsensoren die realtime vocht en nutriënten meten en irrigatie aansturen.
• Taakkaarten voor onkruidbestrijding met cameratechnologie (alleen spuiten waar onkruid staat).

Met AI kun je het effect hiervan laten zien in harde cijfers: minder kunstmest per hectare, minder uitspoeling, hogere stikstofbenutting. Pilots verkennen hoe zulke indicatoren opgenomen kunnen worden in GLB-regelingen. De handreiking helpt om die vertaalslag van velddata naar beleidstekst te structureren.

4. Wat staat er waarschijnlijk in zo’n handreiking?

De volledige tekst van de handreiking hebben we hier niet, maar op basis van vergelijkbare documenten is vrij goed te schetsen welke onderdelen je mag verwachten.

4.1 Heldere stappen van pilot naar beleid

Je kunt denken aan een soort stappenplan:

1. Definieer vooraf beleidsvragen
   Niet pas achteraf bedenken wat je met de resultaten wilt, maar bij de start al duidelijke GLB-vragen formuleren.

2. Kies meetbare indicatoren
   Bijvoorbeeld: organische stofgehalte, aantal dagen bodembedekking, bloemenrijkdom, waterkwaliteit.

3. Zorg voor gestandaardiseerde data
   Zodat AI-modellen ze kunnen verwerken en vergelijken tussen regio’s. Denk aan vaste formats voor perceelsgrenzen, teeltregistratie en sensordata.

4. Evalueer met boeren, niet alleen met ambtenaren
   Boeren weten als geen ander waar het spaak loopt: administratieve last, kosten, techniek die op het erf niet werkt.

5. Borg succesvolle elementen in het GLB
   Dat kan via nieuwe ecoregelingen, lagere controeldruk voor deelnemers of extra punten in eco-scores.

4.2 Rol van BoerenNatuur en LTO Nederland

BoerenNatuur brengt vooral ervaring in met agrarische collectieven, agrarisch natuurbeheer en regionale samenwerking. LTO Nederland vertegenwoordigt een breed spectrum van boeren en tuinders en kijkt sterk naar economische haalbaarheid en uitvoerbaarheid.

Samen kunnen zij in de handreiking scherp neerzetten:

• welke pilots kansrijk zijn om landelijk op te schalen;
• welke randvoorwaarden nodig zijn (bijv. investeringssteun voor sensoren en precisietechniek);
• hoe je voorkomt dat elk nieuw idee weer tot extra administratie leidt.

Voor de AI- en agri-techsector is dit interessant, omdat de handreiking eigenlijk een blauwdruk is voor welke oplossingen straks beleidsmatig relevant zijn.

5. Wat kun jij nu al doen met GLB-pilots, data en AI?

De handreiking is vooral bedoeld voor beleidmakers en organisaties, maar jij kunt er als boer, adviseur of agri-techbedrijf nu al op voorsorteren.

5.1 Als boer of tuinder

• Begin klein met data
  Registreer consequent wat je doet: teeltplan, bemesting, gewasbescherming, opbrengst. Gebruik één digitaal systeem in plaats van vijf losse mapjes.

• Kijk welke AI-toepassing echt iets oplevert
  Bijvoorbeeld: een eenvoudige app voor plaatjesherkenning van ziekten, een weer- en bodemgestuurde beregeningsadviseur of een taakkaartendienst voor bemesting.

• Sluit je aan bij pilots of studiegroepen
  Meedoen aan een GLB-pilot of regionale praktijkgroep levert vaak geld op voor experimenten én directe lijnen naar beleid.

5.2 Als adviseur of coöperatie

• Vertaal pilotresultaten naar je klanten
  Maak duidelijke rekensommen: wat kost deelname aan een maatregel, wat levert het op aan GLB-premies, opbrengst en risicoreductie?

• Bouw een dataplatform dat boeren echt helpt
  Combineer teeltregistratie, GLB-administratie en AI-analyses in één omgeving. Hoe minder dubbele invoer, hoe groter de kans dat data volledig en betrouwbaar zijn.

5.3 Als AI- of agri-techbedrijf

• Ontwerp oplossingen rond GLB-indicatoren
  Zorg dat jouw tools direct aansluiten bij begrippen als eco-activiteiten, conditionaliteit en resultaatsindicatoren.

• Werk samen met collectieven en LTO-afdelingen
  Zij kennen de beleidspraktijk en kunnen je helpen bij het formuleren van pilots die serieus worden genomen in Den Haag.

• Denk aan uitlegbaarheid
  Een AI-model dat ‘zegt’ dat een perceel voldoet is leuk, maar beleidmakers willen weten waarom. Transparante modellen maken de kans groter dat je oplossing wordt geaccepteerd als bewijsmiddel in het GLB.

6. Slimme landbouw binnen het grotere verhaal van AI in agri-food

Deze blog is onderdeel van de reeks “AI voor Nederlandse Agri-Food: Slimme Landbouw”. In andere artikelen gaat het over oogstvoorspelling, ziektedetectie, robotica en supply chain optimalisatie. De handreiking van BoerenNatuur en LTO Nederland laat zien hoe al die technieken niet in de lucht hoeven te blijven hangen, maar ingebed kunnen worden in beleid en inkomen.

De kernboodschap: wie nu investeert in goede data, praktische AI-toepassingen en deelname aan pilots, staat straks sterker bij de volgende GLB-ronde. Niet alleen qua inkomsten, maar ook qua ruimte om op je eigen manier duurzaam te boeren.

Wil je als bedrijf of collectief meer doen met AI in GLB-pilots of ecoregelingen, dan is het slim om nu al:

• je datastromen op orde te brengen;
• samenwerkingspartners te zoeken (boeren, adviseurs, tech);
• scherp te hebben welke beleidsvragen jij kunt helpen beantwoorden.

De handreiking van BoerenNatuur en LTO Nederland is een signaal: Den Haag luistert beter wanneer praktijk, data en beleid samen optrekken. De vraag is vooral: welke rol wil jij daarin spelen?