Hay quienes pueden pasar años sin ver a alguien y aun así reconocerlo de inmediato en una multitud. No es magia ni un truco que pueda aprenderse repasando tutoriales: es una forma distinta de mirar. Un nuevo estudio publicado en Proceedings of the Royal Society B describe con detalle qué ocurre en esos primeros instantes en los que los llamados super‐recognizers (súper reconocedor facial) fijan la vista en una cara y por qué esa mirada contiene más pistas que la del resto. La diferencia empieza mucho antes del cerebro: nace en los ojos.
El estudio parte de una pregunta sencilla: ¿qué ven realmente las personas que nunca olvidan un rostro? Los investigadores trabajaron con 37 super-recognizers y 68 personas con habilidades normales, utilizando tecnología de seguimiento ocular para capturar, milisegundo a milisegundo, hacia dónde dirigían la mirada mientras observaban caras nuevas. Lo que se encontró es que su primera toma de contacto con un rostro ya está cargada de información útil.
Para entender ese proceso, el equipo reconstruyó la imagen exacta que llegaba a la retina de cada participante, aplicando filtros que imitan cómo disminuye la nitidez lejos del punto de fijación. Así obtuvieron miles de “instantáneas” del tipo de información que cada persona recogía sin ser consciente. Esa reconstrucción permitió comparar directamente la calidad de lo que cada grupo veía, más allá de lo que recordaban después.
Cuando los investigadores analizaron estas imágenes con sistemas de inteligencia artificial entrenados para reconocer rostros, pudieron observar que las redes acertaban más cuando trabajaban con la información captada por los súper reconocedores faciales. Esto no significaba que miraran más tiempo o más veces, sino que su atención se dirigía automáticamente hacia los rasgos más útiles de cada cara, algo que no se puede aprender de forma sencilla.
Más no siempre es mejor, a menos que sepas dónde mirar
Uno de los hallazgos más llamativos es que no basta con observar más áreas del rostro: lo importante es elegir bien. Los súper reconocedores faciales no solo exploran más, sino que lo hacen de forma estratégica, sin plan previo y sin esfuerzo consciente, señal de que este comportamiento parece ser automático. La cantidad de datos que recogen no explica por sí sola su ventaja.
Para comprobarlo, los investigadores controlaron la cantidad de información presente en cada reconstrucción visual. Aun igualando ese volumen, las imágenes derivadas de la mirada de los expertos naturales en reconocimiento de rostros seguían siendo más útiles para los algoritmos de reconocimiento. Esto indica que no se trata de un simple exceso de exploración, sino de una capacidad para seleccionar áreas que aportan pistas reales sobre la identidad.
Lo interesante es que estas zonas no son siempre las mismas. Aunque estudios previos sugerían que los ojos son la región más importante, esta investigación demuestra que los rasgos más útiles varían entre personas.
Por eso quienes destacan en esta habilidad distribuyen su mirada de forma más amplia, encontrando por sí solos qué detalles hacen único a cada rostro. Reconocer a alguien depende de fijarse en lo que realmente cambia de una cara a otra.
Una mirada que trabaja como un sistema experto
Para evaluar el valor de esa información visual, el equipo utilizó nueve redes neuronales especializadas en reconocimiento facial. Estas IA, muy precisas y entrenadas con millones de imágenes, compararon pares de fotos para decidir si se trataba de la misma persona o no. La información vista por los super-reconocedores permitió a estas máquinas rendir mejor.
Este resultado respalda la idea de que la diferencia en reconocimiento facial no se limita a procesos mentales complejos. Los autores del estudio sostienen que parte del secreto está en cómo se estructura la entrada visual desde el primer momento. A nivel de funcionamiento, la retina recibe datos que ya vienen filtrados por dónde se dirige la mirada, y eso condiciona todo lo que ocurre después.
Aunque las máquinas ya son capaces de igualar —y en algunos casos superar— la precisión humana en contextos controlados, este estudio funciona como un espejo: muestra cómo un comportamiento humano espontáneo puede inspirar mejoras en la inteligencia artificial.
Al observar qué regiones consideran más útiles las personas con habilidades excepcionales, los ingenieros pueden desarrollar modelos más eficaces frente a imágenes incompletas, borrosas o parciales.
La sorpresa: la excepcionalidad está en la retina
El trabajo también se suma a investigaciones previas del mismo equipo, que descubrieron que los súper reconocedores no procesan los rostros como un todo, sino como un conjunto de partes que luego integran mentalmente. Esta nueva investigación amplía esa idea mostrando que ese “rompecabezas” comienza antes: la selección de las piezas más útiles ocurre en la retina.
La importancia de este hallazgo es que desplaza el foco desde la memoria o la inteligencia visual hacia la atención inicial. No es que estas personas tengan una memoria prodigiosa o un talento sobrenatural, sino que reciben, desde el primer momento, datos mejor estructurados.
Con esas piezas más claras, el cerebro tiene menos trabajo que hacer. Si la entrada es buena, el recuerdo es más sólido.
El estudio también descarta la idea de que estas habilidades puedan adquirirse simplemente entrenando. Aunque mirar más detenidamente puede ayudar a cualquiera, la capacidad de seleccionar rasgos claves de forma automática parece tener una base innata, posiblemente genética, como sugieren investigaciones previas. No todos podemos convertirnos en super-recognizers con práctica.
Una habilidad humana, pero no exclusivamente humana
El reconocimiento facial es una capacidad esencial para la vida social, no solo en humanos. En muchos primates, distinguir rápidamente a los miembros del grupo es vital para su supervivencia. Por eso esta habilidad tiene raíces profundas, y no es extraño que algunas personas destaquen tanto en ella. El estudio recuerda que esta destreza podría ser más antigua de lo que imaginamos.
Para la tecnología, estos resultados son relevantes porque los modelos actuales de reconocimiento facial no incluyen mecanismos de exploración activa. Las redes procesan imágenes tal como se les entregan, mientras que los humanos escogen qué mirar y en qué orden.
Incorporar este tipo de estrategias podría ayudar a crear sistemas más precisos en situaciones imperfectas, como ángulos difíciles o rostros parcialmente tapados. Replicar cómo miran los súper reconocedores puede mejorar la IA.
Finalmente, los autores señalan que la investigación abre nuevas preguntas sobre cómo se desarrolla esta forma de mirar y qué circuitos neuronales la sostienen. Comprender mejor esta capacidad permitirá avanzar no solo en ciencia cognitiva, sino también en tecnologías aplicadas a seguridad, salud y accesibilidad. El secreto de quienes nunca olvidan un rostro puede transformar cómo entendemos la visión humana.
Referencias
- Dunn, J. D., Varela, V., Popovic, B., Summersby, S., Miellet, S., & White, D. (2025). Super-recognizers sample visual information of superior computational value for facial recognition. Proceedings B, 292(2058), 20252005. doi: 10.1098/rspb.2025.2005
