Este estudio teórico investiga rigurosamente cómo la inteligencia artificial generativa redefine la toma de decisiones en el emprendimiento social al modelar el proceso de búsqueda de oportunidades a través de la teoría del paro óptimo. Los emprendedores sociales a menudo enfrentan alta incertidumbre y limitaciones de recursos, lo que les exige equilibrar estratégicamente el costo de continuar la búsqueda con la posibilidad de identificar oportunidades de impacto social. Este estudio desarrolla un modelo formal que captura dos mecanismos centrales de la IA generativa: la reducción de costos de búsqueda y el aumento de la probabilidad de éxito de oportunidades alineadas con la misión. El análisis teórico produce tres hallazgos clave. Primero, la IA generativa acelera el punto de paro óptimo, permitiendo a los emprendedores sociales actuar más rápidamente sobre oportunidades de alto potencial al reducir las cargas cognitivas y de recursos. Segundo, la influencia del aumento de la probabilidad de éxito supera la de la reducción de costos de búsqueda, subrayando la importancia estratégica de la calidad de la información sobre la eficiencia en contextos socialmente integrados. Tercero, los beneficios de la IA generativa se amplifican en entornos inciertos, donde ayuda a navegar la complejidad y mitigar la asimetría de información. Estas ideas contribuyen a una comprensión conceptual más profunda de cómo las tecnologías inteligentes transforman las dimensiones cognitivas y estratégicas del emprendimiento social, y ofrecen proposiciones empíricamente verificables para futuras investigaciones en la intersección de la IA, la innovación y la búsqueda de oportunidades impulsadas por la misión.