Aplicación de la tecnología blockchain en la incentivación del rendimiento de los empleados deportivos: descentralización y mecanismo de confianza - LI, JIAOJIAO (Retos, 2025)
Introducción: Los sistemas tradicionales de incentivos en las organizaciones deportivas suelen carecer de transparencia, lo que reduce la motivación y la confianza. La tecnología blockchain ofrece un enfoque descentralizado y automatizado para los incentivos de rendimiento, mejorando la equidad y la rendición de cuentas. Este estudio examina su impacto en el rendimiento, la confianza y la percepción de equidad en las organizaciones deportivas.Objetivo: Evaluar el efecto de los incentivos basados ​​en blockchain en el rendimiento, la confianza, la percepción de equidad y los desafíos para su adopción por parte de los empleados.Metodología: Se realizó un estudio experimental de seis meses con 150 empleados deportivos, divididos en un grupo experimental (incentivos basados ​​en blockchain mediante contratos inteligentes) y un grupo de control (evaluaciones subjetivas tradicionales). Se analizaron las métricas de rendimiento, las puntuaciones de percepción de confianza y los índices de equidad mediante comparaciones pre-test/post-test, ANOVA y modelos de regresión múltiple.Resultados: El sistema basado en blockchain mejoró significativamente el rendimiento (KPI +25,4%, asistencia +17,6%, eficiencia +21,3%, p < 0,01). La confianza y la percepción de equidad aumentaron un 18,4% y un 30,6%, respectivamente. Sin embargo, el 23% de los participantes reportaron dificultades para adaptarse a los contratos inteligentes y la integración de la nómina.Discusión: Los incentivos basados ​​en blockchain superaron a los sistemas tradicionales, reforzando el papel de la transparencia en la motivación. Si bien la confianza y la equidad mejoraron, los desafíos de usabilidad resaltan la necesidad de una implementación estructurada.Conclusión: Los incentivos basados ​​en blockchain optimizan la gestión del rendimiento en las organizaciones deportivas mediante una distribución de recompensas justa, automatizada y sin sesgos. Las investigaciones futuras deberían explorar la adopción a largo plazo, los modelos híbridos, el análisis basado en IA y las consideraciones éticas.