El problema de la agregacion o desagregacion de series temporales para la realizacion de pronosticos se presenta frecuentemente en situaciones empresariales y econometricas. Este trabajo presenta una metodologia novedosa para la seleccion de un nivel de desagregacion adecuado de las series temporales a partir del cual realizar pronosticos. La metodologia toma en cuenta criterios cualitativos -los recursos empresariales y el entorno de decision- y cuantitativos -predictibilidad de las series y calidad de la informacion-, utilizando la metodologia de toma de decisiones multicriterio conocida como el proceso analitico jerarquico (AHP) para llegar a una decision final. Un caso de estudio en una empresa de suscripcion muestra la utilidad de combinar AHP con tecnicas de pronostico de series de tiempo y la importancia de utilizar multiples criterios en la seleccion de un nivel de desagregacion adecuado. ------------------------------------ Hierarchical aggregation/disaggregation of time series in order to make forecasts is a frequent challenge in business and econometric scenarios. This work presents a novel approach for selecting an adequate time series disaggregation level as a starting point for making forecasts. The methodology combines qualitative criteria - such as business resources and decision environment - and quantitative criteria - such as information quality and forecastability - in a multicriteria decision making task which is addressed through the analytic hierarchy process (AHP) technique. Results from a study case in a subscription business model company show the usefulness of combining AHP and time series forecasting techniques and the importance of multicriteria decision-making in the task of selecting an adequate aggregation/disaggregation level.