Las zonas de descanso sombreadas en sistemas de pastoreo rotacional son propensas al estrés térmico debido a la ventilación limitada y la congregación de animales durante los períodos de calor máximo. Abordar estos desafíos requiere soluciones de detección que no solo sean precisas, sino también capaces de adaptarse a condiciones ambientales dinámicas y restricciones energéticas. En este contexto, presentamos el desarrollo y la validación basada en simulación de un protocolo IoT autoconfigurante para el monitoreo ambiental adaptativo. El enfoque integra aprendizaje automático embebido, específicamente un clasificador de Bosque Aleatorio, para detectar condiciones críticas utilizando datos sintéticos de temperatura, humedad y CO2. El modelo logró una precisión del 98%, con una exactitud del 98%, una recuperación del 85% y un puntaje F1 del 91% en la identificación de estados críticos. Estos resultados demuestran la viabilidad de incorporar inteligencia adaptativa en soluciones de monitoreo basadas en IoT. El protocolo se concibe como una base para la integración en dispositivos físicos y la posterior evaluación en entornos agrícolas como los sistemas de pastoreo rotacional.