British Gas tardó 15 meses en emitir una factura final y reembolsar más de 1500 £ a una clienta, a pesar de un fallo del defensor del pueblo de la energía casi un año antes. Beth Kojder se mudó de su piso de un dormitorio en el sureste de Londres en octubre de 2024 y, posteriormente, presentó una queja ante el defensor del pueblo cuando British Gas no le proporcionó una factura final ni le reembolsó el saldo a su favor.

El defensor del pueblo de la energía falló a favor de Kojder en febrero de 2025, ordenando a British Gas que cumpliera con su solicitud. Sin embargo, el defensor del pueblo carece de autoridad legal para hacer cumplir sus decisiones. Kojder recibió una oferta para su reembolso esta semana, poco antes de que su caso fuera programado para ser escuchado en un tribunal de reclamos menores.

British Gas declaró que estaba "implementando la solución del defensor del pueblo" para Kojder y se disculpó por la demora. "Lamentamos mucho el tiempo que ha tardado", dijo la compañía en un comunicado.

Kojder describió el proceso como "implacable", "agotador" y "completamente extenuante" en una entrevista con la BBC. Proporcionó lecturas de contador a British Gas cuando se mudó de su piso para facilitar la creación de una factura final.

La demora pone de relieve las preocupaciones constantes sobre el servicio al cliente y la precisión de la facturación dentro del sector energético. Si bien las compañías de energía están aprovechando cada vez más la IA y el aprendizaje automático para optimizar las operaciones, incluida la facturación y la atención al cliente, casos como el de Kojder demuestran las limitaciones de estas tecnologías cuando no se implementan o supervisan adecuadamente. Los sistemas de facturación impulsados por IA, por ejemplo, están diseñados para automatizar el cálculo del consumo de energía y generar facturas precisas. Sin embargo, estos sistemas dependen de la introducción de datos precisos y de algoritmos sólidos. Los errores en las lecturas de los contadores, la información incorrecta sobre las tarifas o los fallos en los algoritmos pueden provocar facturas inexactas y retrasos en los reembolsos.

El uso de la IA en el servicio al cliente también plantea interrogantes sobre la responsabilidad y la transparencia. Los chatbots y los asistentes virtuales suelen ser el primer punto de contacto para los clientes, pero es posible que no estén equipados para gestionar problemas complejos o proporcionar asistencia personalizada. Esto puede provocar frustración y retrasos, especialmente para los clientes vulnerables.

Los últimos avances en IA para el sector energético se centran en mejorar la precisión y la fiabilidad de estos sistemas. Las empresas están invirtiendo en modelos avanzados de aprendizaje automático que pueden detectar y corregir errores en los datos de facturación, predecir los patrones de consumo de energía y personalizar las interacciones con los clientes. Sin embargo, estos avances requieren una atención cuidadosa a la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos y la supervisión humana para garantizar resultados justos y equitativos para todos los clientes.