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Si le sujet vous intéresse AXA a sorti le « Datascope 2026 » qui est en gros une analyse de l’absentéisme en France, le doc est hyper bien fait et très intéressant axa.fr/particuliers/qui-somm…

yes. After that I didn't play along with their questions, hoping it would end. And they left me alone in a room for like 20 minutes, which made me hate myself for not exiting as soon as I knew. Datascope in NJ... even their own corporate/sales execs despised the engineering execs in charge at that time.

初めてのピッチはDataScopeなんだけどケータイはなんだっけな？ ノキア？ ボタンの所がスライドするヤツで電話切らずにやったら、うるさいって怒られた記憶がある🙄

Respuestas de los menores de 30 a un empleo: · la franja con más abandono, y creciendo; · con más absentismo por enfermedad: baten récords desde 2019. En el contexto laboral de avance del deterioro de la salud mental. Datos de @AXAFrance según su encuesta anual, Datascope 2026.

[📘 Guarda este post porque es largo e importante] ____________________________________________ Unos ex-Google Tech Lead me enviaron al DM esta actualización, y es que el bottleneck ya no es solo inference. Es todo lo que rodea al agente. Y @cocoindex_io es el primer engine que cierra esa brecha para datos derivados. En el GTC 2026, lo dijeron clarísimo: "Los agentes corren ~50X más rápido que los humanos… pero la infraestructura de datos que usan todavía está hecha para velocidad humana." Eso no es una frase de marketing. Es la realidad que está frenando a todos los que construimos agentes de verdad: coding agents, agentes de razonamiento largo, RAG en producción, memory graphs, knowledge graphs vivos, entity resolution, clustering dinámico… Todo. El problema es brutal: Tus agentes escriben código, toman decisiones, generan traces y edits que se convierten en fuente de datos para el siguiente paso. Los datos fuente cambian en tiempo real (codebases, meetings, Slack, PRs, tickets, logs). Los pipelines tradicionales hacen "batch rebuild overnight" o full re-index cada vez. Resultado: datos stale, costos de GPU absurdos, latencia que mata el loop del agente, y equipos de 10-20 ingenieros dedicados solo a mantener scaffolding que se rompe cada vez que cambia algo. Eso ya no escala en la era de los agentes long-horizon. CocoIndex V1 cambia todo eso. Después de 50 releases en alpha 70 contributors desde el v0, los cofundadores (ex-Google Tech Lead) lanzaron la redesign completa pensada 100% para AI engineers y builders de agentes reales. Ya no es "otra herramienta de ETL". Es el primer incremental engine diseñado específicamente para el workload de agentes. ¿Qué hace CocoIndex V1 diferente? Tu código Python = el pipeline completo. Olvídate de DSLs, FlowBuilder, DataScope o dos fases "define → run". Ahora todo es async Python puro. Funciones que se llaman entre sí, loops normales, if normales. Claude o Cursor lo escribe en 14 líneas y corre en 5 minutos. El engine (Rust core ultra-performant) se encarga de todo lo demás detrás de escena. State-driven programming (estilo React para datos). Declaras qué debe verse el target como función del source. El engine resuelve automáticamente las transiciones: qué cambió, qué hay que recomputar, qué borrar, qué upsertar. Igual que React re-renderiza solo lo que cambió, o como una spreadsheet actualiza solo las celdas afectadas. Incremental de verdad (no el incremental "marketing"). Solo procesa el delta: - Un archivo editado → solo ese archivo se re-procesa. - Un chunk cambió → solo ese chunk se re-embeds y re-upserta. - Cambias una función helper → solo los callers que dependen de ella se invalidan (memoization por hash de input código). - Multi-phase reductions, entity resolution, clustering, per-tenant topologies, conditional targets… todo soportado nativamente. Rust core Python surface. Compute pesado (embeddings, LLM calls, parsing) en Python. Todo lo aburrido (change detection, fingerprints estables, persistent state, schema evolution, orphan cleanup, transactional writes, fault-tolerant retries) en Rust ultra-optimizado. Parallel por default, zero-copy, failure isolation. Live mode CocoInsight. Pipeline corriendo en background viendo cambios en tiempo real. Visualización completa de lineage, explainability end-to-end (ideal para EU AI Act y audits empresariales). Targets y sources plug-and-play. LocalFS, Postgres, S3, vector DBs… y tu código declara vector indexes, knowledge graphs, etc. directamente. Resultado práctico: Equipos que antes gastaban 6 meses y 10-20 engineers en scaffolding mantenimiento ahora escriben el pipeline en horas y el engine se encarga del resto. Tu código es el pipeline. Punto. Ejemplos reales que ya están en la gallery (y que un agente long-horizon podría ejecutar solo): - Real-time codebase indexing con call graphs y blast radius - Meeting notes → knowledge graph completo (personas, topics, actions, relaciones) - PDF multi-modal indexing - HN trending topics detector incremental - Entity resolution clustering en documentos masivos - RAG siempre fresco sin stale data - Memory graphs que se actualizan mientras el agente razona Cada ejemplo es algo que un agente podría generar como output y alimentar al siguiente agente… sin que un humano babysittee el refresh. Como pudiste leer, esto es cosa seria, analiza bien todo esto, y aquí te dejo el... REPOOO👇

✒️ OPINIÓN | La verdadera brecha de América Latina no es digital, es de gestión ✍️ Nicolás Serrano | CEO y cofundador de DataScope. Léela acá ⬇️ elmostrador.cl/agenda-pais/a…

Management vertical et absence d'autonomie, aux sources de l'absentéisme français, par Elise Rochefort L’absentéisme en France n’est plus un simple indicateur de santé publique ; il est devenu le thermomètre d'une crise de civilisation au travail. Les chiffres de l'édition 2026 du Datascope d'AXA, qui vient de paraître, agissent comme un électrochoc : en 2025, le taux d'absentéisme dans le secteur privé a atteint le record de 4,8 %. Pour ceux qui aiment les perspectives historiques, le constat est vertigineux : nous avons subi une augmentation de 50 % des arrêts de travail depuis 2019. #absentéisme #management lecourrierdesstrateges.fr/ma…

1/4 Ce matin, j’ai entendu que l’absentéisme au travail avait augmenté d’environ 41 %, notamment à cause des arrêts longs. Un chiffre qui interroge. Alors j’ai voulu comprendre. Derrière ce chiffre, une étude Datascope d’AXA menée depuis 2019.⬇️

Yesterday, MindCloud published another 65 new apps, with a combined 1,395 actions between them. Work, CRM & Revenue Amazing Marvin - 25 actions Avoma - 25 actions ChartMogul - 23 actions Cloze - 30 actions DealMachine - 21 actions Freshsales Classic - 29 actions Hubflo - 27 actions Livespace - 25 actions Outseta - 40 actions Pipeline CRM - 24 actions Marketing, Messaging & Growth ActiveTrail - 24 actions Benchmark Email - 24 actions Callbell - 22 actions ChatBot - 24 actions Content Snare - 38 actions Fourthwall - 21 actions Kickbox - 3 actions MailerSend - 28 actions Snitcher - 20 actions TikTok Conversions - 14 actions Xperiencify - 15 actions Voice, Meetings & Collaboration Bland AI - 40 actions ClickMeeting - 31 actions Dialpad - 30 actions SavvyCal - 22 actions Soundee - 10 actions SuperSaaS - 24 actions Twist - 24 actions Vybit - 24 actions Woztell - 17 actions Documents, Forms & Media Clicksign - 24 actions DataScope Forms - 14 actions Documint - 5 actions HappyScribe - 15 actions iLovePDF - 40 actions Nanonets OCR - 12 actions Parsio - 24 actions PDF-app - 23 actions PdfFiller - 30 actions Placid - 21 actions Plumsail Documents - 22 actions Remove bg - 3 actions Signaturit - 21 actions Commerce, Billing & Compliance Billetweb - 23 actions Braintree - 8 actions Eduzz - 23 actions Payfunnels - 21 actions Wbiztool - 23 actions iubenda - 16 actions Operations, Field & Service BodyGraph - 4 actions Deputy - 24 actions Encircle - 24 actions GorillaDesk - 9 actions Lob - 27 actions Developer, Data & Automation API Template - 11 actions Datadog - 24 actions Gender API - 5 actions Groq - 23 actions HasData - 26 actions PagePixels - 17 actions Ragic - 29 actions Readwise - 30 actions Skyvern - 22 actions updown io - 15 actions Wachete - 13 actions

Startup chilena DataScope refuerza presencia en Colombia como parte de su expansión en América Latina eltiempo.com/economia/empres…

Explore #frameshift derived onco #neoantigens in a dedicated datascope of R2platform. This is just one of the many avenues R2 has to offer for scientists. R2: open online nocode data science platform for biomedical researchers (r2.amc.nl)

HP200LXとDataScopeでパソコン通信してメールチェックとかしてました笑

me after work tomorrow cause my family can’t watch mine’s datascope flatline go down without uzak shawarma

C’est la machine qui te montre le battement par minute, en gros ils célèbrent le bpm à 0 (datascope flatline=bpm à 0)

they took down that datascope flatline tweet #NOFUNALLOWED

me watching Charlie Kirk's datascope flatline

Me when I hear the sound of Charlie kirks datascope flatline

Ewing Sarcoma Cell Line Atlas (ESCLA) powered by an R2 datascope r2platform.com/escla/ Open ngs multimodal #resources #ewingsarcoma