Verstehen des Verhaltens ungelernter Arbeitskräfte in Afrika: Planung für die Realität, nicht für Idealismus

Von Eben & Kristi van Tonder – 5. August 2025

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Einleitung

In vielen Teilen Afrikas stoßen Unternehmen auf eine Arbeitsrealität, die sich radikal von den Erwartungen unterscheidet, die aus europäischen oder asiatischen Kontexten stammen. Besonders im Bereich der Fleischverarbeitung oder Lebensmittelverarbeitung zeigt sich, dass ungeschulte Arbeiter nicht nur über keine technischen Vorkenntnisse verfügen, sondern auch kaum grundlegende Konzepte von Prozess, Ursache-Wirkung, Verantwortung oder Struktur teilen. Es handelt sich nicht um eine bloße Bildungslücke – es ist eine kulturelle, psychologische und organisationale Herausforderung, die ein völlig anderes Design von Maschinen, Prozessen und Überwachung erfordert.

Diese Arbeit untersucht aus anthropologischer, psychologischer und technischer Sicht die zentralen Verhaltensmuster ungelernter Arbeitskräfte in Afrika und formuliert ein pragmatisches Gegenmodell: Eine kleine, schlagkräftige Gruppe fähiger Manager unterstützt die Arbeiter im Fertigungsbereich, deren Steuerungs- und Kontrollfähigkeit durch eine umfassende, KI-gestützte Echtzeit-Datenüberwachung verstärkt wird. Training allein hilft nicht. Struktur alleine auch nicht. Nur kombinierte Intelligenz auf Maschinen-, Management- und Überwachungsebene bringt Erfolg.

Magisches Denken bei der Problemlösung

Viele ungelernte Arbeiter – und selbst Techniker – begegnen Maschinenproblemen nicht mit systematischer Fehlersuche, sondern mit der Hoffnung, dass sich das Problem von selbst löst. Ein seltsames Geräusch wird ignoriert, Rauch als unwichtig abgetan. „Es wird schon klappen“ ist nicht bloßer Optimismus, sondern eine in vielen traditionellen Kulturen verbreitete kognitive Haltung, die auf Fatalismus und spirituellem Weltbild basiert (Mbiti, 1969; Gyekye, 1996).

Designimplikation: Maschinen müssen sich bei Anomalien automatisch abschalten. Alarme müssen visuell, akustisch und eindeutig sein. Es darf keine Abhängigkeit vom logischen Eingreifen des Bedieners bestehen.

Fehlendes kausales Denken

Häufig wird Ursache und Wirkung nicht logisch verknüpft: Wenn die Rauchkammer im unteren Bereich nicht funktioniert, glauben Arbeiter, es liege an den Heizelementen oben. Der systematische Ausschluss von Fehlerquellen erfolgt nicht. Stattdessen wird geraten, geschlagen oder ganz unterlassen.

Dies weist auf ein Defizit im Bereich analytischen Denkens hin, das in vielen Schulsystemen Subsahara-Afrikas historisch nur unzureichend gefördert wurde. Statt der Entwicklung von Hypothesen, deren Überprüfung und Auswertung steht traditionell stärker das Auswendiglernen im Vordergrund (Serpell, 1993).

Designimplikation: Diagnosesysteme müssen sprachgesteuert, schrittweise und visuell geführt sein. Das System muss logisch für den Nutzer denken.

Missachtung von Ordnung, Hygiene und Struktur

Lose Schrauben, offene Schaltschränke, dreckige Tische, nasse Elektrokabel – all das wird nicht als Problem erkannt. Der Arbeitsplatz wird als vorübergehender Aufenthaltsort als als dauerhaft zu pflegender Funktionsbereich verstanden. Ordnung, Hygiene und Wartung sind in diesem Kontext oft nicht fest etabliert oder kulturell tief verankert.

Designimplikation: Kameraüberwachung und KI-Erkennung für Unordnung, offene Schaltschränke, herumliegende Werkzeuge, verschmutzte Flächen. Alles muss dokumentiert, ausgewertet und überwacht werden. Reinigungspläne und Wartungstermine müssen automatisch kontrolliert werden.

Soziales Statusdenken und Vermeidung von Handarbeit

Arbeiten mit der Hand wird als niederer Status empfunden. Das Reinigen einer Maschine, das Tragen eines Werkzeugs, das Kontrollieren von Lagerplätzen wird delegiert, vermieden oder verzögert. Der Fokus liegt nicht auf der Aufgabe, sondern auf sozialem Ansehen im Team.

Designimplikation: Jeder Schritt muss explizit zugewiesen, kontrolliert und überwacht werden. Gruppenarbeit fördert das Risiko des Verantwortlichkeitsverlusts und Tendenz zum „Untertauchen“. Einzelverantwortung, dokumentierte Aufgabenlisten und AI-Überwachung jeder Tätigkeit durch Kameras (z. B. mit Mobiltelefonaufnahmen) sind entscheidend.

Fehlende Prozess- und Rezepttreue

Ein zentrales Problem ist die Abwesenheit eines Prozessdenkens: Es gibt keine Vorstellung von Fluss, Reihenfolge, Planung. Rezepturen sind Richtwerte, keine festen Anweisungen. Anpassungen erfolgen situativ, beeinflusst durch etablierte Routinen, kollektive Dynamiken oder individuelle Entscheidungen. Verbesserung ist kein Ziel.

Designimplikation: Alle Schritte müssen entweder durch Maschinen oder KI ausgeführt oder streng durch Kameraüberwachung dokumentiert werden. Rezepte dürfen nicht manuell manipuliert werden. Feedbacksysteme müssen digital, bildlich und abgeschlossen sein.

Sprachliche Ausweichmanöver und Unverbindlichkeit

Antworten wie „er ist unterwegs“, „sie kommen gleich“ oder „ich bin fast da“ zeigen eine tiefe Vermeidung von Konfrontation. Die Sprache ist vage, beruhigend, aber nicht faktisch. Dies verhindert jedes präzise Management (Nsamenang, 2004).

Designimplikation: Systeme müssen auf digitalen Erfassungen basieren – kein Vertrauen in verbale Rückmeldung. GPS-Tracking, Echtzeit-Zeiterfassung, Bewegungsprotokolle, Sensorik übernehmen die Kontrolle.

Der Mythos der Schulung

Viele westliche Akteure glauben, dass Schulung ~~das~~ Verhalten verändert. Das ist nicht falsch, aber unzureichend. Wenn Grundwerte wie Eigenverantwortung, Zeitdisziplin, Hygiene oder analytisches Denken nicht in der Kindheit gelernt wurden, dann können Erwachsene dies nur schwer ändern.

Lösung: Die Realität akzeptieren. Systeme bauen, die so gestaltet sind, dass sie auch mit dysfunktionalem Verhalten funktionieren. Schulung allein bewirkt keine Veränderung. Nur KI-Überwachung, maschinelle Selbstdiagnose, automatische Dokumentation, visuelle Kontrolle sowie die Echtzeitüberwachung des gesamten Werkes durch Mobilkameras und KI bieten eine tragfähige Lösung.

KI-gesteuerte Überwachung: Das echte Modell

Jeden Morgen erhält der Betriebsleiter einen automatisch generierten Bericht über:

Welche Mitarbeiter waren anwesend? Wann sind sie gekommen? Wo haben sie sich aufgehalten?
Welche Werkzeuge sind defekt oder wurden nicht zurückgebracht?
Welche Maschinen sind ohne Schutzabdeckung in Betrieb? Welche Geräte wurden unsachgemäß benutzt?
Welche Arbeits- und Lagerplätze sind verschmutzt, unvollständig bestückt oder nicht dokumentiert?
Welche Maschinen wurden gewartet, welche nicht?
Welche Hygienevorschriften (z. B. Handwaschpflicht oder Messeraustausch) wurden verletzt?

Kern der Lösung:

Jede Maschine ist IoT-fähig.
Jede Fläche wird gefilmt.
Jedes Produkt und Werkzeug wird getrackt.
Jedes Rezept ist digital und gesichert.
Jede Aufgabe ist einer Person zugewiesen.

Schlussfolgerung

Ungelernte Arbeitskräfte in Afrika brauchen kein Mitleid, sondern Systemintelligenz. Entscheidend sind Prozessklarheit, KI-gestützte Echtzeitkontrolle und technologische Eigenständigkeit. Nur so lassen sich Wertschöpfung sichern, Verantwortung übernehmen und Fortschritt realisierenund technologische Eigenständigkeit sind der Weg. Nur so kann Wertschöpfung gesichert, Verantwortung übernommen und Fortschritt realisiert werden.