El Internet de las Cosas (IoT) ha permitido que objetos y dispositivos físicos, a menudo denominados cosas, se conecten y se comuniquen. Esto ha abierto paso al desarrollo de nuevos tipos de servicios que mejoran la calidad de nuestras vidas diarias. La dinámica e incertidumbre de los entornos de IoT, incluida la movilidad de usuarios y dispositivos, dificultan prever en el momento del diseño las cosas y servicios disponibles. Además, los usuarios deberían poder alcanzar sus objetivos de manera fluida en entornos arbitrarios. Para abordar estos desafíos, explotamos la Inteligencia Artificial (IA) para diseñar sistemas IoT inteligentes que pueden alcanzar los objetivos del usuario y hacer frente a la dinámica e incertidumbre de sus entornos. Específicamente, la principal contribución de este documento es un enfoque que aprovecha la noción de agentes de Creencia-Deseo-Intención y técnicas de Aprendizaje Automático (ML) para realizar Configuraciones Emergentes (ECs) en el IoT. Un EC es un sistema de IoT compuesto por un conjunto dinámico de cosas que se conectan y cooperan temporalmente para lograr un objetivo del usuario. El enfoque permite la formación, ejecución, adaptación de ECs de forma distribuida, y la resolución de conflictos entre ellos. Presentamos un modelo conceptual de las entidades del enfoque, sus procesos subyacentes y las pautas para su uso. Además, informamos sobre las simulaciones realizadas para validar la viabilidad del enfoque y evaluar su escalabilidad.