commit d0d75972 — product_launch_v1.0
commit bd26f0f5 — product_launch_v2.1
commit a56e0d52 — product_launch_v3.2
commit 7708b052 — product_launch_v4.3
commit 4a8a706d — product_launch_v5.4
commit 9d2755eb — product_launch_v1.5
commit 9c16df1d — product_launch_v2.6
commit 0990a4d5 — product_launch_v3.7
commit dea91b4a — product_launch_v4.8
commit 3fc5d098 — product_launch_v5.9
commit 3be575ea — product_launch_v1.0
commit 37adb6f3 — product_launch_v2.1
commit a6e0f4cf — product_launch_v3.2
commit c571906c — product_launch_v4.3
commit 46a86f95 — product_launch_v5.4
commit d7bf5fc1 — product_launch_v1.5
commit 5befeaea — product_launch_v2.6
commit 250f04ca — product_launch_v3.7
commit 4e1c227a — product_launch_v4.8
commit a66c37d7 — product_launch_v5.9
commit 9d32fa57 — product_launch_v1.0
commit e27273db — product_launch_v2.1
commit 998d85cc — product_launch_v3.2
commit cc95b3c6 — product_launch_v4.3
commit 1d09a05d — product_launch_v5.4
commit 3551cd43 — product_launch_v1.5
commit f305c35b — product_launch_v2.6
commit 1ffab18a — product_launch_v3.7
commit bf4a4e61 — product_launch_v4.8
commit 5bb99c3e — product_launch_v5.9
commit ed55a830 — product_launch_v1.0
commit b032ceec — product_launch_v2.1
commit cada4c72 — product_launch_v3.2
commit cd09ac97 — product_launch_v4.3
commit 4b15ef31 — product_launch_v5.4
commit aa91157e — product_launch_v1.5
commit 166afa17 — product_launch_v2.6
commit a94d80b3 — product_launch_v3.7
commit 9e62d1fe — product_launch_v4.8
commit cc7e4ba9 — product_launch_v5.9
commit 2fae1b74 — product_launch_v1.0
commit 4fe90117 — product_launch_v2.1
commit e5b28cec — product_launch_v3.2
commit 39a2c7a4 — product_launch_v4.3
commit d9775d25 — product_launch_v5.4
commit 0188abb9 — product_launch_v1.5
commit 7c941c6e — product_launch_v2.6
commit 942b5621 — product_launch_v3.7
commit 70124130 — product_launch_v4.8
commit 6b2bef6a — product_launch_v5.9
commit 0c606d49 — product_launch_v1.0
commit 6c257883 — product_launch_v2.1
commit 9a96f4a0 — product_launch_v3.2
commit e825c64a — product_launch_v4.3
commit 7dbfb8d6 — product_launch_v5.4
commit 7422ca98 — product_launch_v1.5
commit a31d9fef — product_launch_v2.6
commit dc6a0027 — product_launch_v3.7
commit 4195792e — product_launch_v4.8
commit b9032f16 — product_launch_v5.9
commit 60004431 — product_launch_v1.0
commit 5befdbe2 — product_launch_v2.1
commit 53618ccc — product_launch_v3.2
commit 2ed5444b — product_launch_v4.3
commit 4174ef2e — product_launch_v5.4
commit 6be4d25f — product_launch_v1.5
commit b373d972 — product_launch_v2.6
commit 18f49da2 — product_launch_v3.7
commit 1a56c840 — product_launch_v4.8
commit ead9a935 — product_launch_v5.9
commit 70480e82 — product_launch_v1.0
commit a004626a — product_launch_v2.1
commit 6e4fd864 — product_launch_v3.2
commit c13df3dd — product_launch_v4.3
commit 24f0c5c7 — product_launch_v5.4
commit 32549032 — product_launch_v1.5
commit b1678a2b — product_launch_v2.6
commit 5889ce64 — product_launch_v3.7
commit b0cc9800 — product_launch_v4.8
commit 85aadccb — product_launch_v5.9

PRODUCT & AI DEPLOYMENT LEADER

Turn one painful workflow into a measurable improvement.

I help start-ups and SMBs (50-500 people) in service businesses find, test and deploy AI and workflow improvements - starting from one workflow, its baseline and a business metric.

Co-Founder & CPO | 12+ years in product and AI deployment | 7 products

Product · AI deployment · FinTech · E-commerce · Ad tech

Technion B.Sc. Engineering · Executive MBA

View product background

Zoom, in person or by email - whichever suits you. We look at one workflow and decide if a baseline makes sense. No pitch deck.

Inon Baasov

// WHAT_I_DO

Start with the workflow. Prove the value. Then deploy what works.

AI deployment for service businesses with operationally heavy workflows - scheduling, intake, support, documentation, handoffs and internal knowledge. It builds on 12+ years of product, quality and building work.

Find the workflow worth fixing

Map one painful workflow, agree its baseline and see where value is lost.

Test it in a controlled pilot

A small pilot with success, quality and stop criteria agreed in writing before it starts.

Decide on evidence

Every engagement ends with an evidence-based recommendation: scale, change, or stop.

1

Discover

Map the workflow and its baseline.

2

Pilot

Test one use case on a small, controlled slice.

3

Measure

Compare against the baseline and the agreed thresholds.

4

Scale

Scale, change or stop, on the evidence.

// PORTFOLIO

Products I've Shipped.

From co-founding an AI startup to leading enterprise FinTech — here's what I've built.

AI · Video · SaaS
v4.2
🎬

TouchE

AI-Powered Interactive Video Platform

Role: Co-Founder & CPO

99%
Raised: $2.5MUptime: 99.99%Efficiency: +38%Engagement: +24%
AWSAI/MLAndroid / iOS / SmartTVNo-Code CMS
Touch Me 📺
BuildAR Pro — AI-Powered AR Construction & DIY Platform
v0.9
IN DEVELOPMENT · 2026

BuildAR Pro

AI-Powered AR Construction & DIY Platform

Role: Co-Founder & CPO

80%
Core Tech: ARGuidance: AIMarket: B2C/B2BLaunch: 2026
AR/VRComputer VisionAI/MLReact Native3D Rendering
See the product
AOa — Agent Orchestration Architecture
v2.0
AI Infra · Multi-Model · OSS

AOa

Agent Orchestration Architecture

Role: Founder & Builder

92%
Status: V1 StableV2: In TestingTests: 131 passingDependencies: Zero
Python stdlibClaude CodeCodex CLIAntigravityGit WorktreeCI/CD
Visit the RepositorySee the product

Showing 3 of 7 · also: Arena Plus, Trade Metrix, Family Flow, AiRakoon

// ABOUT

I build the products I wish existed.

I've spent the last decade at the intersection of product, technology, and business — building consumer-scale platforms for client businesses. From engineering labs at the Technion to raising $2.5M for an AI-powered video platform, I've learned that the best products are born from obsessing over real problems.

As Co-Founder and CPO of TouchE, I led the product from zero to a scalable platform serving clients like HOT, Paramount, and Ozon — achieving 99.99% uptime and a 38% efficiency improvement. I've managed cross-functional teams, built AI recommendation engines, and shipped products that transformed how audiences engage with video.

Today I bring that product, quality and building experience to AI deployment: I help service businesses turn one painful workflow into a measurable improvement, with a controlled pilot and an evidence-based decision. Alongside it I keep building AI-native products - from a trading journal to a family coordination app - and I run a multi-model AI system with independent QA gates, which keeps me honest about what is reliable enough to deploy.

// MY JOURNEY

⚙️

CHAPTER 01

Engineering

Technion B.Sc.

🔬

CHAPTER 02

Pharma & QA

Blau, Pharmabest, Protalix

📊

CHAPTER 03

FinTech PM

Arena Plus · Senior PM

🚀

CHAPTER 04

Founder

TouchE · Co-Founder & CPO

🧠

CHAPTER 05

Founder

Inon Baasov Ltd - Product & AI Deployment

// SKILL_SET

Product Strategy
Agile / Scrum
System Architecture
AI/ML Products
AI Deployment & Pilot Design
Workflow Measurement
AI Risk Controls
FinTech
Team Leadership
B2B Enterprise
Fundraising
QA & Regulatory
Interactive AI/Video
Go-to-Market
AR & Spatial

// CAREER

The Build Log

A timeline of increasing complexity and impact — from military service to co-founding an AI startup.

🧠

2024 - NOW

Founder & Product Lead

Inon Baasov Ltd - AI Deployment Practice & AI-Native Product Studio

Solo founder. Product studio since 2024; AI deployment for service businesses since 2026. Defined the AI Deployment Sprint - workflow baseline, controlled pilot, and an evidence-based scale, change or stop recommendation - and built the diagnostic toolkit behind it. Build and run AI-native products from concept to deployment: BuildAR Pro, CVMatch, FamilyFlow and Trading Journal.

🚀

2018–2024

Co-Founder & CPO — TouchE

$2.5M Raised · AI Interactive Video

Co-founded and led product for an AI-powered interactive video platform. Raised $2.5M, built a 12-person team, and delivered to 4 clients (HOT, Ozon, Eros Now, Paramount) with a 99.99% uptime SLA at high concurrent load.

🏆

2018

Executive MBA — Technion

System Upgrade · Business Strategy

Completed Executive MBA at the Technion, combining engineering expertise with business strategy, leadership, and entrepreneurship frameworks.

📊

2013–2018

Senior Product Manager — Arena Plus

FinTech · B2B Enterprise

Managed enterprise FinTech products serving financial institutions. Led cross-functional teams, defined product roadmaps, and shipped features that improved trading platform performance.

🔬

2009–2013

Pharma & Quality Assurance

Blau · Pharmabest · Protalix

Led quality assurance and process optimization across three pharmaceutical companies. Developed deep expertise in regulatory compliance, systematic testing, and production excellence.

🎓

2005–2008

Technion — B.Sc. Engineering

Israel Institute of Technology

Graduated with a Bachelor of Science in Engineering from the Technion, Israel's leading technology university. Built the analytical and technical foundation for a career in product.

✈️

2000–2003

Israeli Air Force

Planning & Control Department

Served in the Planning & Control Department, developing skills in strategic operations, logistics management, and systems thinking under high-pressure environments.

// INSIGHTS

Thought Leadership.

LinkedIn post

לאחרונה עברתי תהליך גיוס שגרם לי לחשוב על גיוס עובדים בצורה קצת אחרת.

לא רק כמועמד.

אלא כ-Deployment Strategist.

התהליך עצמו לא היה יוצא דופן במיוחד. ראיונות נקבעו, תוכניות השתנו, פגישות נדחו, בסוף התקיים ראיון טוב, ולאחר מכן הגיעה תשובת דחייה.

אבל כשמסתכלים על כל המסע כמערכת אחת, מבינים משהו מעניין:

תהליך הגיוס הוא מוצר, והמועמד הוא אחד המשתמשים שלו.

כל אינטראקציה היא חלק מהחוויה. הודעת הוואטסאפ, הזימון ליומן, הראיון, שינוי המועד, הדרך שבה מתאוששים מתקלה, הודעת הדחייה, המשוב לאחר מכן ואפילו מערכת הגיוס עצמה.

כל נקודת מגע יכולה לבנות אמון, או לשחוק אותו.

וזה בדיוק המקום שבו חשיבה של Deployment Strategist נכנסת לתמונה.

השאלה הראשונה לא צריכה להיות "איפה אפשר להוסיף AI?", אלא:

"איפה המערכת מאבדת ערך?"

בתהליך גיוס זה יכול לקרות כאשר יש פערים בין המגייס למראיין, כאשר אינטראקציה אישית מאוד מסתיימת בהודעה אוטומטית לחלוטין, כאשר משוב לא חוזר למועמד, או כאשר מערכת אוטומטית מייצרת חסמים שלא בהכרח תואמים את המציאות.

אף אחד מהדברים האלה בפני עצמו לא נראה כמו כשל דרמטי. אבל רוב החיכוך התפעולי בארגון לא מגיע מכשל אחד גדול. הוא נוצר מהרבה חיבורים קטנים שלא עובדים מספיק טוב.

אם הייתי מנתח תהליך כזה עבור חברה, הייתי מסתכל על מסע המועמד בדיוק כמו על מסע לקוח:

חשיפה → הגשת מועמדות → סינון → ראיונות → החלטה → משוב → קשר עתידי.

ואז הייתי שואל איפה האמון יורד, מי אחראי לכל שלב, ומה קורה כשהתהליך משתבש.

אפשר אפילו למדוד את זה:

Candidate NPS, זמני תגובה, שיעור מועמדים שמקבלים משוב, איכות ההתאוששות מביטולים, שיעור הגשה חוזרת לתפקידים אחרים, ואולי המדד החשוב מכולם:

האם מועמד שלא התקבל עדיין היה ממליץ לחבר לעבוד בחברה?

כי מועמד שלא התקבל היום יכול להיות מחר לקוח, שותף, עובד, מפנה מועמדים או אפילו משקיע.

Employer Brand הוא לא רק שיווק.

הוא גם תפעול.

וזו אחת הסיבות שאני מתחבר יותר ויותר לעולם ה-Deployment Strategy: להיכנס למערכת אמיתית, לזהות איפה זמן, כסף, אמון או חוויה הולכים לאיבוד, ולבנות תהליך טוב יותר.

לפעמים הפתרון הוא AI.

לפעמים אוטומציה.

ולפעמים פשוט צריך שמישהו ייקח בעלות על התהליך מקצה לקצה.

LinkedIn post

Feedback Loop

יש שאלה אחת שקשה לשאול אחרי שנתנו עצה:

"זה באמת עזר?"

לא - "עשית מה שאמרתי לך?"

לא - "נו, הסתדר?"

אלא - האם הדבר שהצענו באמת שינה משהו לטובה.

בעולם ה-Deployment, העלייה לאוויר אינה סוף התהליך. היא הרגע שבו מתחילים לקבל מידע אמיתי.

אפשר לבנות פתרון שנראה מושלם על הנייר, ורק בשטח לגלות שאנשים לא משתמשים בו, שהוא פתר את הסימפטום הלא נכון, או שהוא יצר בעיה חדשה במקום אחר.

גם בבית זה קורה.

הצענו לילד לדבר עם חבר, אבל השיחה רק הגבירה את הלחץ.

לקחנו על עצמנו משימה כדי להקל על בן או בת הזוג, אבל בפועל גרמנו להם להרגיש שלא סומכים עליהם.

קבענו כלל משפחתי חדש, וגילינו שאף אחד לא באמת מצליח לעמוד בו.

Feedback Loop בריא דורש מאיתנו להפריד בין הכוונה שלנו לבין התוצאה בפועל.

אפשר לשאול:

"מה מתוך מה שניסינו עזר?"

"מה לא עבד כמו שחשבנו?"

"מה כדאי לשנות בפעם הבאה?"

החלק הקשה הוא לא לשאול את השאלות.

החלק הקשה הוא לשמוע שהתשובה שלנו לא עבדה, בלי להסביר מיד למה היא דווקא כן הייתה אמורה לעבוד.

אולי זה החיבור הכי עמוק בין Deployment Strategist טוב לבין מערכת יחסים טובה:

בשניהם צריך להגיע עם כיוון, אבל בלי להתאהב בפתרון הראשון.

להקשיב.

לנסות.

לבדוק.

ולשנות כיוון כשצריך.

זה הפוסט האחרון בסדרה הזאת, אבל כנראה לא האחרון על החיבור בין עקרונות מוצר, Deployment והחיים עצמם.

איזה עיקרון מקצועי מצאתם את עצמכם מיישמים גם בבית?

LinkedIn post

Stakeholder Management במשפחה

גם למשפחה יש Stakeholders.

לא, אני לא מציע לפתוח לילדים כרטיס ב-Jira...

אבל כמעט בכל החלטה משפחתית יש כמה אנשים, כמה צרכים, ולפעמים גם כמה הגדרות שונות לחלוטין להצלחה.

קחו למשל שבת משפחתית:

אחד רוצה לנוח.

אחת רוצה לצאת מהבית.

הילדים רוצים פעילות, אבל לא מוכנים להסכים על אותה פעילות.

והכלב רוצה שכולם פשוט יפסיקו לדבר ויצאו כבר לטיול.

הטעות היא להתחיל מהפתרון:

"נוסעים לטיול."

ואז לנסות לשכנע את כולם למה זו ההחלטה הנכונה.

Deployment Strategist טוב מתחיל דווקא מהאינטרסים שמאחורי העמדות.

במקום לשאול "לאן נוסעים?", אפשר לשאול:

"מה כל אחד צריך מהיום הזה?"

מנוחה? זמן ביחד? יציאה מהשגרה? פעילות לילדים? שקט?

ברגע שמפרידים בין העמדה לבין הצורך, נפתחות יותר אפשרויות.

אולי לא צריך לבחור בין יום בבית לבין טיול של שש שעות.

אולי אפשר לצאת לשעתיים בבוקר, לחזור לארוחת צהריים, ולהשאיר את הערב חופשי.

ניהול Stakeholders הוא לא לגרום לכולם להסכים עם הפתרון שלי.

הוא להבין מה חשוב לכל אחד, מה לא ניתן לשינוי, ואיפה אפשר לבנות פתרון שאנשים באמת מוכנים לחיות איתו.

בפוסט הבא והאחרון בסדרה: Feedback Loop, והיכולת לשאול שאלה שקצת קשה לנו לשאול אחרי שכבר נתנו עצה.

"זה באמת עזר?"

איזו החלטה משפחתית קטנה מרגישה אצלכם לפעמים כמו ישיבת הנהלה?

Showing 3 of 14 posts

// RESUME

My CV.

12+ years of building, shipping, and scaling products across AI, FinTech, and Consumer — distilled into one document.

Inon Baasov

Senior PM · CPO · Co-Founder

12+ Years in Product

Product Leadership

$2.5M Raised

Co-Founder @ TouchE

Executive MBA

Technion B.Sc. Engineering

AI Product

Leadership

DOWNLOAD CV — PDF

Product & AI Deployment CV

// THE TEAM

The Team Behind the Work.

27 AI agents across 3 AI engines (Claude, Codex, Antigravity), coordinated by AOa (Agent Orchestration Architecture) — researchers, engineers, designers, security auditors — working in parallel on every task. No waiting, no bottlenecks. Just results. These are specialist roles, not people, and not all of them run at once. Each task calls only the roles it needs.

Claude · Atlas
Andy
Mission Control

Andy

The Orchestrator

“Sees the board, not just the move.”

Pipeline architectDelegation engine

◎ Always on

Claude · Atlas
Tomy
Active

Tomy

The Researcher

“Doesn't guess. Triangulates.”

Source-cited alwaysAllergic to single-source

◎ AI news pipeline · May 2026

Claude · Atlas
Yoni
On task

Yoni

The Lead Coder

“Ships clean. Ships fast. Ships twice if needed.”

Full-stack builderTest-driven

◎ BuildAR Pro mobile · May 2026

Claude · Atlas
Jasmin
Standby

Jasmin

The Reviewer

“Assumes breach until proven otherwise.”

Logic auditorSecurity-first

◎ Wave 5 security gate · May 2026

Claude · Atlas
Maya
Standby

Maya

The Web Security Auditor

“OWASP is her morning read. Headers are her religion.”

OWASP specialistPII guardian

◎ Cloudflare security audit · May 2026

Claude · Atlas
Rex
Active

Rex

The Web Developer

“Accessibility is not a checkbox. It is the foundation.”

React/TS specialistSEO-native

◎ This website · May 2026

Showing 6 of 27 agent roles

27 Agent Roles

Specialist roles, Andy at the center

100+ PRs

Merged — BuildAR Pro + 3 live products

Always On

Parallel execution, every session

QA-Gated

Every output reviewed before delivery

// CONTACT

Let's build something great together!

Israel - remote friendly

// INQUIRY_CONSOLE