British Gas tardó 15 meses en emitir una factura final y reembolsar más de £1,500 a una clienta, Beth Kojder, a pesar de un fallo del defensor del pueblo de la energía casi un año antes. 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 la 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. La compañía reconoció el extenso plazo y expresó su pesar por las molestias causadas.

Kojder describió el proceso como "implacable", "agotador" y "completamente extenuante" en una declaración a la BBC. Inicialmente solicitó una factura final a British Gas, proporcionando las lecturas del medidor cuando se mudó de su piso.

La demora destaca las preocupaciones continuas sobre el servicio al cliente y la precisión de la facturación dentro del sector energético. Si bien los sistemas automatizados se utilizan cada vez más para la facturación y las interacciones con los clientes, casos como el de Kojder demuestran las limitaciones de estos sistemas cuando se trata de situaciones complejas o errores. La dependencia de algoritmos y aprendizaje automático en el servicio al cliente plantea interrogantes sobre la rendición de cuentas y el potencial de sesgo en los procesos automatizados de toma de decisiones.

El uso de la IA en el servicio al cliente es una tendencia creciente, con empresas que implementan chatbots y sistemas automatizados para gestionar consultas rutinarias y optimizar las operaciones. Sin embargo, estos sistemas pueden tener dificultades con problemas matizados que requieren la intervención humana. El desafío radica en desarrollar sistemas de IA que puedan abordar eficazmente las necesidades de los clientes manteniendo la transparencia y la equidad.

Los últimos avances en IA incluyen mejoras en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que permiten a los sistemas de IA comprender y responder mejor al lenguaje humano. Sin embargo, incluso con estos avances, los sistemas de IA no siempre son capaces de resolver problemas complejos sin asistencia humana.

Las implicaciones para la sociedad incluyen el potencial de una mayor eficiencia y ahorro de costos mediante el uso de la IA en el servicio al cliente. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre el desplazamiento laboral y la necesidad de volver a capacitar y mejorar las habilidades de los trabajadores para adaptarse al cambiante mercado laboral. Además, existen consideraciones éticas relacionadas con la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el potencial de los sistemas de IA para perpetuar las desigualdades existentes.

Dan Whitworth, un reportero de Money Box, también cubrió la historia. El caso subraya la importancia de la supervisión regulatoria y la protección del consumidor en el sector energético.