La predicción de la capacidad de carga de pilotes ha sido considerada un problema sin resolver durante años. Este estudio presenta una solución práctica para la preparación y maximización de la capacidad de carga de los pilotes, considerando los efectos del tiempo después del final de la conducción del pilote. La fase de predicción propone una ecuación inteligente utilizando un modelo de programación genética (GP). Así, la geometría del pilote, las propiedades del suelo, la capacidad inicial del pilote y el tiempo después del final de la conducción fueron considerados predictores para predecir la capacidad de carga del pilote. La ecuación GP desarrollada proporcionó un nivel aceptable de precisión en la estimación de la capacidad de carga del pilote. En la fase de optimización, la ecuación GP desarrollada se utilizó como entrada en dos algoritmos de optimización poderosos, a saber, la colonia artificial de abejas (ABC) y la optimización del lobo gris (GWO), con el fin de obtener la mayor capacidad de carga del pilote, que corresponde a los valores óptimos para los parámetros de entrada. Entre estos dos algoritmos, GWO obtuvo un valor más alto para la capacidad del pilote en comparación con el algoritmo ABC. Los modelos introducidos y su procedimiento de modelado en este estudio pueden ser utilizados para predecir la capacidad última de los pilotes en dichos proyectos.