Los sistemas de asistencia contemporáneos apoyan una amplia variedad de tareas. Cuando proporcionan información o instrucciones, la forma en que lo hacen tiene un impacto implícito y a menudo no directamente comprensible en el usuario. El diseño del sistema a menudo impone roles estáticos al usuario, lo que puede tener efectos secundarios negativos cuando ocurren errores del sistema o se deben abordar situaciones únicas y previamente desconocidas. Proponemos una infraestructura de asistencia basada en realidad aumentada ajustable que se adapta a la competencia cognitiva individual del usuario y reduce dinámicamente su intervención activa de manera sutil, no consciente, a lo largo del tiempo para ahorrar recursos de atención y facilitar la ejecución independiente de tareas. También introducimos mecanismos multimodales para proporcionar asistencia sensible al contexto y argumentamos por qué las arquitecturas de sistema que ofrecen explicabilidad de procesos automatizados ocultos pueden mejorar la confianza y aceptación del usuario.