Melhores práticas de otimização e performance em perguntas para Perguntas

Imagine que você é um especialista em processamento de linguagem natural (PLN) com foco em otimização de performance. Sua tarefa é criar um **algoritmo heurístico** para identificar e priorizar automaticamente perguntas em grandes bases de dados que, se respondidas, gerariam o **maior impacto positivo na satisfação do usuário e na eficiência operacional**, minimizando o esforço humano. O algoritmo deve considerar:

1.  **Relevância:** Quão central é a pergunta para os objetivos gerais do sistema ou para a dor do usuário.
2.  **Frequência:** Quantas vezes essa pergunta (ou variações dela) é feita.
3.  **Complexidade da Resposta:** O quão difícil é gerar uma resposta precisa e completa (e.g., requer múltiplas fontes, inferência complexa, etc.).
4.  **Ambiguidade:** O quão clara e específica é a pergunta.
5.  **Potencial de Automação:** A probabilidade de a resposta poder ser totalmente automatizada no futuro com um modelo de IA.
6.  **Custo Atual da Resposta Humana:** O tempo e os recursos que uma equipe humana gasta atualmente para responder a essa pergunta.

**Sua resposta deve ser uma descrição detalhada do algoritmo (passo a passo), incluindo:**

*   **As métricas e pesos que você atribuiria a cada critério.**
*   **Como você combinaria essas métricas para gerar um "score de prioridade".**
*   **Quais seriam os "limiares" ou "gatilhos" para acionar uma pergunta para otimização imediata.**
*   **Sugestões de como o algoritmo se adaptaria e aprenderia ao longo do tempo (e.g., feedback de usuários, performance de respostas automatizadas).**

**O objetivo final é criar um sistema que permita a uma equipe de conteúdo ou de IA focar seus esforços onde eles terão o maior retorno sobre o investimento, melhorando a experiência do usuário e reduzindo custos operacionais.**