# Introducción

Este documento describe el proyecto NIFTSY, el cual consiste de 4 elementos.

La idea principal del proyecto NIFTSY es crear un sistema de interacción de sistemas descentralizados (DAO,DeFi,DEX) a través de la tokenización de tokens no fungibles(NFT) en redes de primer y alto niveles. Usando modelos descentralizados, NIFTSY crea métricas objetivas y un sistema de valuación de activos.

NIFTSY está basado en tendencias comunes de la Web 3.0:

* Auto-anidamiento de objetos/entidades heterogéneas de alto nivel (aplicaciones, protocolos, etc) y bajo nivel (soluciones blockchain);
* Sinceridad y anonimidad manejada por los usuarios  (la habilidad  de monitorear transacciones anónimas en escáneres de transacciones);
* Descentralización;
* Transferencia directa de valor sin intermediarios;
* Igualdad de sujeto objeto,etc.<br>

Este documento ayudará incluso a el lector sin entrenamiento volverse familiar con la arquitectura e interconecciones de los tres elementos que conforman el proyecto NIFTSY. Revela las principales tendencias en la industria y provee una descripción detallada de cada uno de los aspectos.

Para encontrar información adicional y evidencia para soportar los puntos hechos aquí se provee una lista de referencias para cada sección/capítulo. Esto también mejora la sinceridad del proyecto NIFTSY.

Las conclusiones y evaluaciones de tendencias de desarrollo son definidas en el lightpaper. El sitio web del proyecto será suficiente para guías generales.

Cualquier comentario o adiciones pueden ser enviadas por email a <info@niftsy.io> y/o vio nuestro canal de telegram a <https://t.me/niftsy>. También tenemos un programa de recompensas.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://niftsy-protocol-niftsy-1.gitbook.io/niftsy/key-documents/white-paper-spanish/introduccion.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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