La Inteligencia Artificial (IA) está transformando cada vez más la forma en que las instituciones de patrimonio cultural diseñan y ofrecen experiencias digitales para los visitantes, particularmente a través de aplicaciones de Realidad Aumentada (RA) adaptativas. Sin embargo, la mayoría de las implementaciones de RA existentes en museos y galerías siguen siendo estáticas, basadas en reglas y no responden adecuadamente a la diversidad contextual, comportamental y emocional de los visitantes. Este documento presenta ARIA (Realidad Aumentada para la Interpretación de Artefactos), un marco conceptual y arquitectónico para experiencias de RA adaptativas y apoyadas por IA en entornos de patrimonio cultural. ARIA está diseñado para abordar las limitaciones actuales en personalización, conciencia afectiva y gobernanza ética al integrar la detección de contexto multimodal, el reconocimiento afectivo ligero y la personalización de contenido impulsada por IA dentro de una arquitectura de sistema unificada. El marco combina Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para la adaptación narrativa controlada y basada en el conocimiento, modelado continuo del usuario y Gestión de Activos Digitales (DAM) interoperable, mientras incorpora principios de Diseño Centrado en el Humano (HCD) y Justicia, Responsabilidad, Transparencia y Ética (FATE) en su núcleo. Se hace hincapié en la personalización responsable, el manejo de datos que preserva la privacidad y la supervisión curatorial de la variación narrativa. ARIA se posiciona como una contribución orientada al diseño en lugar de un sistema completamente implementado. Su arquitectura, flujos de datos y lógica adaptativa se articulan a través de escenarios representativos de uso en museos y un proceso de validación formativa estructurada que incluye evaluación de expertos y análisis de viabilidad, proporcionando una base para futuros prototipos y evaluación empírica. El marco tiene como objetivo apoyar el desarrollo de experiencias de RA escalables, éticamente fundamentadas y emocionalmente receptivas para la museología digital de próxima generación.