En este trabajo se coteja la interacción genotipo × prácticas de manejo sobre el índice de cosecha (IC) en 6 experimentos de campo conducidos bajo riego en el sureste de México entre 1977 y 1999. Se cuestiona la validez de utilizar el IC como constante en híbridos modernos de maíz para modelar su crecimiento a partir de algunos modelos dinámicos modulares, los cuales son aditivos e ignoran las interacciones. El diseño fue en parcelas divididas con dos repeticiones, en el que las parcelas grandes se asignaron a 25 y 27 tratamientos de un compuesto central rotatorio para N, P, K, densidad de población y fecha de siembra. Las parcelas chicas fueron asignadas a 3, 4 o 6 híbridos de maíz, todos con desempeño agronómico similar pero de diferente origen genético. Se ajustó un modelo inaditivo cuadrático al IC por regresión, para manejo y genotipo, este último mediante variables mudas. También se ajustó un modelo aditivo cuadrático para el manejo que ignoró al genotipo. Los resultados evidencian que la interacción genotipo × manejo se manifiesta en diferentes efectos lineales, curvaturas e interacciones entre híbridos, que son cambiantes entre localidades. Los IC, calculados con los tratamientos óptimos económicos, variaron entre 0,32 para H-515 y 0,60 para el Híbrido Hemoc. El modelo inaditivo mejoró el coeficiente de determinación (R²) para IC entre 14 y 47% en relación al modelo aditivo. Six maize field experiments conducted in Southeastern Mexico in the 1997-99 period were analyzed in order to evaluate genotype × crop management interaction on harvest index (HI). The validity of using a constant value for HI is questioned in modern hybrids of corn, in order to predict its growth from some modular, dynamics models which are additives and ignores factor interactions. 25 and 27 treatments of a rotatable central composite design for N, P, K, population density and planting date were assigned to main plots of a split plot design replicated twice. Small plots were assigned to 3, 4 or 6 maize hybrids that had similar agronomic performance but differing genetic backgrounds. An interactive quadratic model for management factors and maize hybrids was fit by regression for harvest index (HI). Dummy variables valued 0 or 1 accounted for maize hybrids. Alternatively, a quadratic, additive model that ignored maize genotypes was fitted by regression. Results reflected genotype × management interaction that varied significantly among hybrids and locations in the interactive model, causing significant variation in HI. Extreme computed HI values were 0.32 and 0.60 for H-515 and Hemoc hybrids, respectively. The interactive model consistently improved 14 to 47% the determination coefficient (R²) for HI. Neste trabalho se coteja a interação genótipo × práticas de manejo sobre o índice de colheita (IC) em 6 experimentos de campo conduzidos sob irrigação no sudeste do México entre 1977 e 1999. Questiona-se a validade de utilizar o IC como constante em híbridos modernos de milho para modelar seu crescimento a partir de alguns modelos dinâmicos modulares, os quais são aditivos e ignoram as interações. O desenho foi em parcelas divididas com duas repetições, em que as parcelas grandes foram designadas a 25 e 27 tratamentos de um composto central rotatório para N, P, K, densidade de população e data de plantação. As parcelas pequenas foram designadas a 3, 4 ou 6 híbridos de milho, todos com desempenho agronômico similar mas, de diferente origem genético. Ajustou-se um modelo não aditivo quadrático ao IC por regressão, para manejo e genótipo, este último mediante variáveis mudas. Também se ajusto um modelo aditivo quadrático para o manejo que ignorou ao genótipo. Os resultados evidenciam que a interação genótipo × manejo se manifesta em diferentes efeitos lineares, curvaturas e interações entre híbridos, que são cambiantes entre localidades. Os IC, calculados com os tratamentos ótimos econômicos, variaram entre 0,32 para H-515 y 0,60 para o Híbrido Hemoc. O modelo não aditivo melhorou o coeficiente de determinação (R²) para IC entre 14% e 47% em relação ao modelo aditivo.