A British Gas demorou 15 meses para emitir uma fatura final e reembolsar mais de £1.500 a uma cliente, Beth Kojder, apesar de uma decisão do provedor de energia quase um ano antes. Kojder mudou-se do seu apartamento de um quarto no sudeste de Londres em outubro de 2024 e, posteriormente, apresentou uma reclamação ao provedor quando a British Gas não forneceu uma fatura final nem reembolsou o seu saldo credor.

O provedor de energia decidiu a favor de Kojder em fevereiro de 2025, instruindo a British Gas a atender ao seu pedido. No entanto, o provedor não tem autoridade legal para fazer cumprir as suas decisões. Kojder recebeu uma oferta para o seu reembolso esta semana, pouco antes do seu caso ser ouvido num tribunal de pequenas causas.

A British Gas afirmou que estava "a implementar a solução do provedor" para Kojder e pediu desculpas pelo atraso. A empresa reconheceu o longo período de tempo e expressou arrependimento pelo inconveniente causado.

Kojder descreveu o processo como "implacável", "cansativo" e "completamente desgastante" numa declaração à BBC. Inicialmente, ela solicitou uma fatura final à British Gas, fornecendo as leituras do contador quando se mudou do seu apartamento.

O atraso destaca as preocupações contínuas sobre o atendimento ao cliente e a precisão da faturação no setor de energia. Embora os sistemas automatizados sejam cada vez mais usados para faturação e interações com clientes, casos como o de Kojder demonstram as limitações desses sistemas ao lidar com situações complexas ou erros. A dependência de algoritmos e aprendizagem automática no atendimento ao cliente levanta questões sobre responsabilidade e o potencial de viés nos processos automatizados de tomada de decisão.

O uso de IA no atendimento ao cliente é uma tendência crescente, com empresas a implementar chatbots e sistemas automatizados para lidar com consultas de rotina e otimizar as operações. No entanto, esses sistemas podem ter dificuldades com questões complexas que exigem intervenção humana. O desafio reside no desenvolvimento de sistemas de IA que possam atender efetivamente às necessidades dos clientes, mantendo a transparência e a justiça.

Os últimos desenvolvimentos em IA incluem avanços no processamento de linguagem natural (PNL), que permitem que os sistemas de IA compreendam e respondam melhor à linguagem humana. No entanto, mesmo com esses avanços, os sistemas de IA nem sempre são capazes de resolver problemas complexos sem assistência humana.

As implicações para a sociedade incluem o potencial para maior eficiência e economia de custos através do uso de IA no atendimento ao cliente. No entanto, também existem preocupações sobre a perda de empregos e a necessidade de requalificação e aprimoramento de competências dos trabalhadores para se adaptarem ao mercado de trabalho em mudança. Além disso, existem considerações éticas relacionadas com a privacidade de dados, viés algorítmico e o potencial para os sistemas de IA perpetuarem as desigualdades existentes.

Dan Whitworth, um repórter do Money Box, também cobriu a história. O caso sublinha a importância da supervisão regulamentar e da proteção do consumidor no setor de energia.