Resumen: La creciente complejidad de los sistemas eléctricos, impulsada por la integración de energías renovables y el aumento de la demanda energética, requiere superar las limitaciones de los métodos tradicionales de planificación, caracterizados por su incapacidad para procesar grandes volúmenes de datos geoespaciales y restricciones dinámicas. Diseñar y validar un sistema integrado de Sistemas de Información Geográfica (SIG) e Inteligencia Artificial (IA) para optimizar la planificación de redes eléctricas, minimizando pérdidas energéticas y costos de infraestructura. Se implementó un modelo que combina: 1) Análisis geoespacial con geopandas; 2) Optimización multiobjetivo mediante algoritmos genéticos (DEAP); 3) Validación técnica con simulaciones de flujo de potencia (pandapower); y 4) Visualización interactiva con Folium.. El sistema redujo un 18% las pérdidas energéticas y un 12% los costos, excluyendo automáticamente zonas ambientalmente sensibles (Fig. 2). Superó a métodos tradicionales en flexibilidad, manejo de no linealidades e integración de restricciones espaciales (Tabla 1), garantizando factibilidad técnica en todos los escenarios.. La integración SIG-IA constituye un avance metodológico para redes eléctricas modernas, ofreciendo soluciones técnica y económicamente óptimas. Futuras investigaciones priorizarán escalabilidad computacional y modelado de resiliencia climática.