Los dos procedimientos seguidos tradicionalmente para la toma de decisiones en grupo con el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) son la Agregación de Juicios Individuales (AIJ) y la Agregación de Prioridades Individuales (AIP). En ambos casos, se utiliza la media geométrica para sintetizar juicios y prioridades individuales en una posición colectiva. Lamentablemente, las medidas posicionales (medias) solo son representativas si se reduce la dispersión. Por lo tanto, es necesario desarrollar herramientas de decisión que permitan: (i) la identificación de grupos de actores que presenten comportamientos homogéneos y diferenciados; y, (ii) la agregación de las prioridades de los grupos cercanos para alcanzar posiciones colectivas con el mayor consenso posible. Siguiendo un enfoque bayesiano para el AHP en un contexto local (un solo criterio), este trabajo propone una metodología para resolver estos problemas cuando el número de actores no es alto. El método se basa en la comparación bayesiana y la selección de herramientas de modelado que identifican el número y la composición de los grupos, así como sus prioridades. Esta información puede ser muy útil para identificar caminos de acuerdo entre los tomadores de decisiones que pueden culminar en un proceso de toma de decisiones más representativo. La propuesta está ilustrada por un estudio de caso real.