British Gas benötigte 15 Monate, um einer Kundin eine Abschlussrechnung auszustellen und über 1.500 £ zurückzuerstatten, obwohl der Energie-Ombudsmann bereits fast ein Jahr zuvor eine Entscheidung getroffen hatte. Beth Kojder zog im Oktober 2024 aus ihrer Einzimmerwohnung im Südosten Londons aus und reichte anschließend eine Beschwerde beim Ombudsmann ein, nachdem sie keine Abschlussrechnung oder Rückerstattung erhalten hatte.

Der Energie-Ombudsmann entschied im Februar 2025 zugunsten von Kojder und wies British Gas an, ihrer Forderung nachzukommen. Der Ombudsmann hat jedoch keine rechtliche Befugnis, seine Entscheidungen durchzusetzen. Kojder erhielt diese Woche ein Angebot für ihre Rückerstattung, kurz bevor ihr Fall vor einem Bagatellgericht verhandelt werden sollte.

British Gas erklärte, man sei dabei, "die Abhilfemaßnahme des Ombudsmanns" für Kojder "umzusetzen" und entschuldigte sich für die Verzögerung. Kojder beschrieb den Prozess in einer Erklärung gegenüber der BBC als "unerbittlich, ermüdend und völlig zermürbend". Sie hatte British Gas bei ihrem Auszug aus ihrer Wohnung Zählerstände mitgeteilt und eine Abschlussrechnung angefordert.

Die Verzögerung verdeutlicht anhaltende Bedenken hinsichtlich des Kundenservice und der Rechnungsgenauigkeit im Energiesektor. Während automatisierte Systeme zunehmend für die Abrechnung und Kundeninteraktionen eingesetzt werden, zeigen Fälle wie der von Kojder die Grenzen dieser Systeme auf, wenn es um komplexe Situationen oder Fehler geht. Die Integration von KI in den Kundenservice zielt darauf ab, die Effizienz und Personalisierung zu verbessern, erfordert aber eine sorgfältige Aufsicht, um Fairness und Genauigkeit zu gewährleisten.

Der Einsatz von KI in Abrechnungsprozessen beruht beispielsweise auf Algorithmen, um den Energieverbrauch vorherzusagen und Rechnungen zu erstellen. Diese Algorithmen können jedoch ungenau sein, wenn sie individuelle Umstände nicht berücksichtigen oder wenn sie auf unvollständigen oder veralteten Daten basieren. Dies kann zu Abrechnungsfehlern und Streitigkeiten führen, wie im Fall von Kojder zu sehen ist.

Zu den neuesten Entwicklungen im Bereich der KI gehört der Einsatz von maschinellem Lernen, um die Genauigkeit der Energieverbrauchsprognose zu verbessern und potenzielle Abrechnungsfehler zu erkennen. Diese Technologien befinden sich jedoch noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und ihre Wirksamkeit hängt von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab.

Der Fall Kojder unterstreicht die Bedeutung der menschlichen Aufsicht bei automatisierten Systemen und die Notwendigkeit, dass Energieunternehmen über robuste Prozesse verfügen, um Kundenbeschwerden schnell und effektiv zu bearbeiten.