commit 09a18990 — product_launch_v1.0
commit 85dc4613 — product_launch_v2.1
commit a4a426e9 — product_launch_v3.2
commit 54bb4dd7 — product_launch_v4.3
commit 218848e9 — product_launch_v5.4
commit a94e1fd2 — product_launch_v1.5
commit 3ca3868d — product_launch_v2.6
commit 9a70ef8a — product_launch_v3.7
commit 02f6f3e4 — product_launch_v4.8
commit b35c2826 — product_launch_v5.9
commit a3aaaa74 — product_launch_v1.0
commit 03febe40 — product_launch_v2.1
commit 1e47ced1 — product_launch_v3.2
commit ba553abe — product_launch_v4.3
commit 435f7059 — product_launch_v5.4
commit 2ac909f2 — product_launch_v1.5
commit 9300bbf9 — product_launch_v2.6
commit 8d1709c0 — product_launch_v3.7
commit ff57afff — product_launch_v4.8
commit 9193881a — product_launch_v5.9
commit 926a6e21 — product_launch_v1.0
commit 165fec96 — product_launch_v2.1
commit 941192e6 — product_launch_v3.2
commit d91c3f6d — product_launch_v4.3
commit b839a39b — product_launch_v5.4
commit 958f25fe — product_launch_v1.5
commit aaa3e90f — product_launch_v2.6
commit 141c2255 — product_launch_v3.7
commit f1d240e8 — product_launch_v4.8
commit 7048e3d3 — product_launch_v5.9
commit ea1acad8 — product_launch_v1.0
commit 73e62160 — product_launch_v2.1
commit f60be26e — product_launch_v3.2
commit b22398bd — product_launch_v4.3
commit 046a437b — product_launch_v5.4
commit f12f3793 — product_launch_v1.5
commit 5aaaab89 — product_launch_v2.6
commit af5846d7 — product_launch_v3.7
commit 0da376b2 — product_launch_v4.8
commit 1231e0f3 — product_launch_v5.9
commit ab911e56 — product_launch_v1.0
commit 111760ae — product_launch_v2.1
commit 98b2e62f — product_launch_v3.2
commit c0eab0eb — product_launch_v4.3
commit 11e83af5 — product_launch_v5.4
commit be79055a — product_launch_v1.5
commit 45bef034 — product_launch_v2.6
commit 65e66433 — product_launch_v3.7
commit 4db37f20 — product_launch_v4.8
commit 45261794 — product_launch_v5.9
commit e7795b71 — product_launch_v1.0
commit 8863155f — product_launch_v2.1
commit e9efe16e — product_launch_v3.2
commit 11984fde — product_launch_v4.3
commit 8e5dd949 — product_launch_v5.4
commit ae2260d0 — product_launch_v1.5
commit c6c165a5 — product_launch_v2.6
commit 30aa7c39 — product_launch_v3.7
commit 388b0a0d — product_launch_v4.8
commit 6cae698a — product_launch_v5.9
commit 37335bce — product_launch_v1.0
commit f7b7cabf — product_launch_v2.1
commit c962e783 — product_launch_v3.2
commit f2fc8f2e — product_launch_v4.3
commit 6ba0b514 — product_launch_v5.4
commit 90480f16 — product_launch_v1.5
commit b9eb9c2f — product_launch_v2.6
commit 96d23c99 — product_launch_v3.7
commit 73a59381 — product_launch_v4.8
commit 88ecc476 — product_launch_v5.9
commit 54a2b9c2 — product_launch_v1.0
commit 06e9583e — product_launch_v2.1
commit bed486bd — product_launch_v3.2
commit 96c17bbc — product_launch_v4.3
commit 37496442 — product_launch_v5.4
commit 428e2dc8 — product_launch_v1.5
commit ea0ba6ae — product_launch_v2.6
commit b345dd82 — product_launch_v3.7
commit 328fd6c2 — product_launch_v4.8
commit 4010ec33 — 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