F. sp. es uno de los patógenos del suelo más agresivos para la lechuga bebé. La aplicación de spp. como agentes de biocontrol puede minimizar los tratamientos con fungicidas y su uso efectivo y dirigido puede ser mejorado con el apoyo de tecnologías digitales. En este trabajo, dos cepas lograron una inhibición del crecimiento radial del patógeno del 40-50% in vitro. Su efectividad in vivo fue evaluada mediante la incidencia y gravedad de la enfermedad y la adquisición de características hiperespectrales y térmicas de las copas tratadas. Las plantas infectadas mostraron una reducción en la absorción de luz en las regiones verde y cercana al rojo a lo largo del tiempo, reflejando la progresión de la enfermedad. En contraste, las firmas de reflectancia de las plantas tratadas, incluso en presencia del patógeno, convergieron hacia los valores de control saludables. Diecisiete índices de vegetación fueron seleccionados para seguir la progresión de la enfermedad. Los datos termográficos fueron informativos en las etapas intermedias-tardías de la enfermedad (15 días post-infección) cuando los síntomas ya eran visibles. Un modelo de aprendizaje automático basado en datos hiperespectrales permitió la detección temprana del marchitamiento a partir de los 6 días post-infección, y se identificaron tres regiones espectrales diferentes sensibles al marchitamiento de la lechuga bebé (470-490 nm, 740-750 nm y 920-940 nm). Los resultados obtenidos abren camino a un sistema efectivo de apoyo a decisiones (DSS) basado en IA para el monitoreo de cultivos y la gestión basada en biocontrol.